搭建安装codeformer
时间: 2025-03-22 13:17:14 浏览: 47
### 如何搭建和安装 CodeFormer AI 项目
#### 准备工作
为了成功搭建和运行 CodeFormer,需要满足一些基本条件。首先,确保已安装 Python 和 Git 工具[^3]。推荐使用 Anaconda 来管理虚拟环境以及依赖项。
#### 克隆源码
通过以下命令克隆 CodeFormer 的 GitHub 仓库到本地:
```bash
git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer
```
此操作会将项目的全部代码复制至当前目录下的 `CodeFormer` 文件夹中[^1]。
#### 创建并激活 Conda 虚拟环境
创建名为 `codeformer` 的新 Conda 环境,并指定 Python 版本为 3.8:
```bash
conda create -n codeformer python=3.8 -y
conda activate codeformer
```
这一步有助于隔离开发环境中所需的特定版本库和其他工具链。
#### 安装依赖库
进入 `CodeFormer` 源码根目录后,执行如下命令来批量安装所有必需的 Python 库:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
如果某些依赖无法自动解决,则可单独手动安装它们,例如:
```bash
pip install addict
```
#### 编译 BasicsR 组件
BasicsR 是 CodeFormer 中的一个重要子模块,需先完成其编译过程才能继续后续步骤:
```bash
python basicsr/setup.py develop
```
上述脚本负责生成必要的二进制文件以便加速程序性能[^2]。
#### 下载预训练模型权重
最后一步是从官方服务器获取已经训练好的神经网络参数文件。依次运行下面三条指令分别拉取 FaceLib、Dlib 及 CodeFormer 自身对应的模型数据:
```bash
python scripts/download_pretrained_models.py facelib
python scripts/download_pretrained_models.py dlib
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer
```
至此,整个 CodeFormer 系统应该已经被正确配置完毕,可以按照文档说明尝试启动服务或者调用 API 接口进行图像增强测试了。
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