人脸区域修复（Inpainting）：修复划痕、遮挡、涂鸦

Inpainting 是什么

老照片经常有：

• 划痕和折痕
• 污渍和斑点
• 被涂改过的区域（如涂鸦、水印）
• 戴口罩 / 眼镜挡住的区域

普通 face restoration 只做"整脸增强"，对局部修复无能为力。inpainting 脚本专门解决这个问题——你告诉模型"这块区域坏掉了"，模型根据周围健康区域推理出这块应该是什么样。

准备 mask

关键一步：用纯白色 (#FFFFFF) 画笔涂掉要修复的区域。

Photoshop / GIMP 操作

1. 打开对齐好的人脸图（512×512）
2. 新建一个图层（可选，方便撤销）
3. 选画笔工具，颜色设为纯白色
4. 只涂要修复的区域（划痕、涂鸦、遮挡物）
5. 保存为 PNG（保留 mask）

mask 要求

• 必须是纯白色（不是接近白色，是真的 #FFFFFF）
• 只涂损坏区域——不要涂整张脸，否则模型无从推理
• mask 区域越小越好——超过人脸面积 30% 修复效果明显下降
• 输出用 PNG（JPEG 压缩会污染 mask 边缘）

示例（mask 画了划痕和口罩区域）：

原图（白色区域是 mask）：
┌─────────────────┐
│  #############  │
│  # 白色 mask #  │
│  #  遮盖区域   #  │
│  #############  │
└─────────────────┘

运行修复

python inference_inpainting.py \
    --input_path inputs/masked_faces/ \
    --output_path results/inpainted/

脚本会：

1. 检测图片里的白色 mask 区域
2. 把 mask 区域替换成模型推理出的内容
3. 输出修复后的人脸（512×512）

参数

inpainting 脚本没有 w 权重——因为修复任务不存在"质量 vs 保真度"的取舍，目标就是"自然地填回"。

效果预期

能做好的

• ✅ 小面积划痕和斑点（< 人脸面积 10%）
• ✅ 局部涂鸦（用白色涂掉涂鸦）
• ✅ 眼镜反光遮挡（先涂掉再修复）
• ✅ 口罩遮挡下半脸（mask 下半脸让模型"长出"嘴巴）

做不好的

• ❌ 大面积 mask（> 30%）——模型瞎编
• ❌ 完全遮住眼睛 / 嘴唇——模型没有参考，可能编得不自然
• ❌ 非人脸区域——inpainting 脚本只处理人脸，背景不管
• ❌ 颜色还原——inpainting 只填形状，颜色靠 mask 周围像素推断

和 LaMa / MAT 等通用 Inpainting 对比

如果你的场景主要是人脸修复（老照片里的人脸划痕），CodeFormer inpainting 比通用 inpainting 工具效果好——因为它是在人脸 Codebook 上训练的，知道人脸应该长什么样。

完整老照片修复工作流

一张严重损坏的老照片：

# 1. 裁脸对齐
python scripts/crop_align_face.py -i old_photo.jpg -o face_512.jpg

# 2. 划痕 mask（手动白色画笔涂）
# → face_512_masked.png

# 3. 区域修复
python inference_inpainting.py --input_path face_512_masked.png

# 4. 全局增强
python inference_codeformer.py -w 0.6 --has_aligned \
    --input_path results/inpainting/face_512_masked.png

# 5. 上半身/背景上色（可选，其他工具）
# → 整图上色

# 6. 贴回原图
# → Photoshop 手动合成

注意事项

• inpainting 模型需要单独的预训练权重，从 Releases v0.1.0 下载
• 输入必须是 512×512 对齐人脸，mask 是白色
• 如果 mask 边缘有 JPEG artifact（看起来是接近白色但不是纯白），修复后会有一圈白色残影——务必用 PNG 保存 mask 图