# Marscode-Com

**Repository Path**: airheaven/marscode-com

## Basic Information

- **Project Name**: Marscode-Com
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-12-29
- **Last Updated**: 2024-12-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 项目名称

AI老照片修复

## 摘要

目的：
【AI老照片修复】AI老照片修复是一款集先进人工智能技术与怀旧情感于一体的创新应用，旨在帮助您将珍藏的老照片焕发新生，重现昔日风采。无论是泛黄、模糊、破损还是褪色，只需轻轻一点，即可利用强大的AI算法，自动修复并增强照片细节，让每一张承载着记忆的老照片都能以清晰、生动的面貌再现，仿佛穿越时空，重温那些珍贵的瞬间。

## 开放源码许可证

本项目采用以下开放源码许可证发布：

*   \[许可证1] (MIT License)

## 软件基本信息

*   **作品标题**：\[AI老照片修复]

*   **版本**：\[1.0.0]

*   **团队**：\[中杯可乐多加冰]


## 作品概述

### 背景及应用领域

#### 一、市场需求分析

随着精神文明建设与生活水平的提高，人们对家族传承老照片的数字化修复需求日益增长。

老照片承载了丰富的历史记忆与家族文化价值，它们不仅是个人或家庭的珍贵资产，也在一定程度上构成了集体记忆的基础。随着社会文化意识的觉醒，人们对文化遗产保护和传承的重视程度提高，老照片修复逐渐成为满足情感与文化需求的重要工具。AI老照片修复与在线平台的结合，使得服务的获取方式更加便捷。用户无需掌握复杂的图像处理技巧，只需上传图片即可完成修复。这种便捷性吸引了大量非专业用户，特别是对数字技术不熟悉的老年群体。此外，通过移动端应用或云平台提供服务，进一步降低了地域限制，用户可以随时随地享受高质量的修复服务。

#### 二、目标用户群体

*   需要对老照片进行数字化修复的个人及家庭。

*   从事历史档案修复、文化保护等工作的专业人士。

#### 三、预期应用场景

1.  **家庭相册整理**：修复家族传承的老照片，成为珍贵的家族记忆。

2.  **纪念品制作**：将修复后的照片制成相册、画框或其他纪念品，送给亲人。

3.  **社交媒体分享**：展示修复前后对比图，分享技术的神奇。

4.  **影视制作素材**：为纪录片、微电影等提供高质量的历史照片素材。

## 功能描述

### 核心功能

1.  **智能修复**：使用深度学习技术，自动识别并修复照片中的划痕、折痕、污渍及褪色，同时增强色彩对比和清晰度。

2.  **色彩还原**：基于精准的色彩分析算法，还原照片原始色彩，使其自然和谐。

3.  **人脸修复与增强**：优化人脸细节，包括皮肤纹理、眼睛光泽和面部表情，展现人物风采。

4.  **高清放大**：利用超分辨率技术放大照片至高分辨率，适合打印或大屏展示。

5.  **风格转换**：提供多种复古与现代艺术滤镜，为老照片注入新魅力。

6.  **一键保存**：修复后的照片可直接保存，便于分享。

### 体系结构和关键技术点

*   **架构图**：

*   ![](README_md_files/c290ba90-b5ce-11ef-857e-f1c656552fa8.jpeg?v=1\&type=image)

### 客户端 : `frontend`目录

```sh
.
└── src
│   ├── assets          # 公用的资源(images/styles/字体...)
│   │   ├──images       # 存储 png/jpg/svg 等公共图片资源
│   │   └──styles       # 存放 less/css/sass 等公共样式资源
│   ├── compents        # 项目自定义组件
│   ├── helper          # 项目自定义辅助各类工具
│   │   ├──ajax.js      # 对系统提供的 fetch api 进行链式封装
│   │   └──utils        # 存放项目所封装的工具类方法
│   ├── pages           # 统一存放项目页面级代码目录
│   │   ├──camera       # 相机页面
│   │   └──home         # 主页面
│   │   └──imagePreview # 证件照预览页面
│   ├── app.ux          # 应用程序代码的入口
│   ├── manifest.json   # 配置应用基本信息
│   └── components      # 存放应用公共组件
└── package.json        # 定义项目需要的各种模块及配置信息
```

### 服务端 : `backend`目录

```sh
├── configs/                  # 配置文件，用于定义模型和训练参数
├── datasets/                 # 数据集相关代码，用于处理和加载训练数据
├── experiments/              # 实验配置及日志存储目录
├── inputs/                   # 默认输入目录，包含测试图像或视频文件
├── outputs/                  # 默认输出目录，用于保存生成的图像或视频
├── scripts/                  # 脚本文件，如评估和数据预处理
├── codeformer/               # CodeFormer 模型核心实现
│   ├── architectures/        # 定义网络结构
│   ├── utils/                # 工具代码，如图像处理
│   └── models/               # 模型代码及训练逻辑
├── inference_codeformer.py   # 推理脚本，用于处理图像或视频
├── train_codeformer.py       # 模型训练脚本
└── requirements.txt          # 依赖包列表
└── ssweb.py           #AI大模型调用后台服务
```

*   **技术栈**：\[前端、后台、数据库等技术栈信息]

    *   前端：手机快应用

    *   后台：OpenCV、NumPy、PyTorch、Pillow、CodeFormer

    *   通过 GPU 加速与模型优化，实现高效处理。支持移动设备和桌面设备的无缝运行。

*   **关键技术**：利用编码器-解码器结构捕获全局特征，将人脸区域的模糊输入映射到高保真特征空间，确保修复的自然性和准确性。通过自适应特征增强机制（Adaptive Feature Enhancement），进一步优化细节还原，引入预训练的超分辨率模块，确保细节更加清晰

## 创新点

*   **深度学习模型集成**：采用 CodeFormer 模型，结合最新的 AI 图像修复技术。

*   **多场景适用性**：支持照片修复、艺术风格转换及高分辨率放大功能。

## 如何运行

### 环境准备

#### 前端

*   依赖：Node.js 环境

#### 后端

*   操作系统：Linux（推荐 Ubuntu 20.04）或 Windows 10/11

*   Python 版本：3.8 或更高

### 安装步骤

1.  **安装服务端依赖**

        cd backend
        pip install -r requirements.txt

2.  **安装客户端依赖**

        cd frontend 
        npm install

3.  **启动服务端**

        python3 ssweb.py

4.  **运行程序**

    使用快应用运行，访问应用主页。