PULSE 在Github上有将近 6.7千的 start

它是目前最好用的一个马赛克图片去除工具！这款开源程序是基于python语言编写的
你可以在Linux和Windows系统上使用，因为它会用到CUDA引擎，
所以需要你的电脑上最好有英伟达的GPU，如果你在Windows上使用的话
那么只需要这两个命令就可以了
conda env create -n pulse -f pulse.yml conda activate pulse

具体的使用教程看下方：

用法
应用 PULSE 感兴趣的主要文件是run.py. 可以在该文件中找到带有描述的完整参数列表；在这里，我们描述了与入门相关的内容。

先决条件
您需要先安装 cmake（dlib 需要，用于面部对齐）。目前，该代码仅适用于安装了 CUDA（因此需要适当的 GPU）并且已经在 Linux 和 Windows 上进行了测试。对于所需的全套 Python 包，从提供的 YAML 创建一个 Conda 环境，例如

conda create -f pulse.yml
或者（Windows 上的 Anaconda）：

conda env create -n pulse -f pulse.yml conda activate pulse
在某些环境中（例如在 Windows 上），您可能必须编辑 pulse.yml 以删除每个依赖项上的版本特定哈希，并删除任何在运行后仍会引发错误的依赖项conda env create...（例如 readline）

dependencies

blas=1.0=mkl
...
至

dependencies

blas=1.0
...
最后，第一次运行代码时需要互联网连接，因为它会自动从 Google Drive 下载相关的预训练模型（如果已经下载，它将使用本地副本）。如果公共 Google Drive 容量不足，请将文件添加到您自己的 Google Drive；获取共享 URL 并将https://drive.google.com/uc?=ID链接中align_face.py的ID 替换为PULSE.py您自己的云端硬盘文件提供的共享 URL 中的新文件 ID。

数据
默认情况下，run.py应该放置输入数据./input/（尽管可以修改）。但是，这假设面已经对齐和缩小。如果您有尚未在此表单中的数据，请将其放入realpics并运行align_face.py，它将自动为您执行此操作。（同样，如果更方便，所有目录都可以通过命令行参数进行更改。）您将在此阶段画出一个缩小因子。

请注意，如果您的数据已经以低分辨率开始，则进一步缩小它会保留很少的信息。在这种情况下，您可能希望双三次上采样（通常为 1024x1024）并允许align_face.py为您缩小。

应用脉冲
一旦你的数据被适当地格式化，你需要做的就是

python run.py