前提

美國如火如荼進行的BLM（黑命貴）運動。已經從民間上升到了政界，滲透進商業界，如今已經深入到了AI界。

最近，圖靈獎得主、人工智能標桿人物Yann LeCun，因為一則言論被群攻，迫不得已出來道歉。而這起事件的導火索，正是最近突然爆火的PULSE算法

該算法由杜克大學推出，可以將模糊的照片秒變清晰，效果出奇的好。這項研究在CVPR 2020上發表，論文標題為《PULSE：通過對生成模型的潛在空間探索實現自監督照片上采樣（論文連接：PULSE：Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models）。

正當大家興致勃勃的把玩的時候，誰料PULSE竟莫名闖了禍。

一張照片引發AI社區大爭議，Yann LeCun發推先解釋后道歉。

有人發現，將一張奧巴馬的模糊照片，用PULSE洗出來以后，變成了一個白人！真•洗白？

這下美國網民不干了，紛紛將斗爭的矛頭指向了人工智能。

一向敢說的Yann LeCun，就這張照片發推表示：「結果的偏差，原因在于數據的偏差。為什么PULSE會出現奧巴馬被洗白的情況？因為它是在FlickFaceHQ上進行預訓練，這個數據集里基本都是白人照片。如果換成來自塞內加爾的數據集，訓練完全相同的系統，那必然是每個人都看起來像非洲人。」

這下很多AI研究人員、從業者也不干了，紛紛將斗爭的矛頭指向了LeCun。

[以上內容來自搜狐新聞 ]: www.sohu.com/a/404339367_100191017 " 圖靈獎得主道歉因爆火的PULSE算法卷入“種族歧視”風波“

PULSE算法部署運行

具體的輿論爭吵就不聊了，看到這條新聞的時候，我感興趣的就是這個PULSE算法，經過一番了解通俗點來說就是消除馬賽克秒變高清人像，聽起來好像挺好玩，這么好玩的東西當然要在自己電腦上運行起來了，于是就開始排坑了～

代碼下載

代碼在github上：https://github.com/adamian98/pulse，首先clone下來，如果特別慢，可以使用gitee導入github庫，然后在gitee中下載下來。

代碼中有兩個數據是需要從google drive中下載的，如果無法下載可以，可以直接遷出我的gitee倉庫，里邊有已經下載好的數據集，并且代碼是可運行成功的

README.md中標明了：

You will need to install cmake first (required for dlib, which is used for face alignment). Currently the code only works with CUDA installed (and therefore requires an Appropriate GPU) and has been tested on linux and windows. For the full set of required Python/ target=_blank class=infotextkey>Python packages, create a Conda environment from the provided YAML, e.g.

也就是需要安裝cmake，dlib庫，以及cuda支持，cuda代表需要nvidia顯卡，所以沒有N卡的同學也可以退散了，（或許也可以改代碼不調用cuda，但我沒實現）。

起初，打算在windows上運行起來，發現真的是各種行不通，光安裝一個dlib(算法庫)都很費勁，編譯安裝就是報錯，還得安裝vs，以至于我最一開始放棄運行pulse的想法了，但是我實在是不死心，于是周末又在一臺ubuntu系統上重新來過，發現一切都是秒過，直接安裝成功，不禁感嘆，搞開發還是得linux下。

所以window下的同學也可以退散了，（或許你可以搞定dlib安裝，搞定了就可以接著看）。

環境依賴

cmake / c++

sudo apt-get install build-essential cmake
sudo apt-get install libgtk-3-dev
sudo apt-get install libboost-all-dev

python / conda

#建議使用conda,但conda不是必須安裝的，主要是解決了包依賴安裝即可
#安裝conda就不多太詳細了，我的python版本使用3.8，估計3.x都可以
#下載Anaconda3
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
#進入到pulse代碼目錄中,創建pulse環境
conda env create -n pulse -f pulse.yml
#激活
conda activate pulse
#conda安裝慢可以訪問 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 使用國內源加快訪問下載

dlib

#其實可以直接使用pip install dlib進行安裝，但是我安裝是一直報錯的，如果你也報錯的可以先下載下來再進行安裝
#dlib安裝教程 http://dlib.NET/compile.html
#dlib下載連接：http://dlib.net/files/dlib-19.20.tar.bz2，下載完成之后解壓，然后進入目錄
# Using dlib from Python
python setup.py install
#Using dlib from C++
cd examples
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

pytorch

#官網 https://pytorch.org/get-started/locally/
#得到安裝命令
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

cuda

左下角附加驅動

然后在附加驅動里邊選擇專有驅動，點應用更改，安裝完成后重啟系統

數據集

文中有兩個數據是需要從google drive中下載的，如果無法下載可以，可以直接遷出我的gitee倉庫，里邊有已經下載好的數據集了，當然我還是建議你使用github的代碼。

代碼運行

使用pycharm打開項目，如果使用conda 需要要在setting->Project:pulse ->Project Interperter中選擇你的conda環境

可以查看查看幾個py文件，如果發現缺失包提示，安裝即可，直到所有的包安裝完成即可。

到此代碼安裝工作已經完畢，不過具體的運行并不是直接運行run.py就可以的。

首先主程序就是run.py ，當你運行他的時候，他會去input文件中尋找png格式的圖片，然后運算，結果會保留到runs文件中。但是input中的圖片是有要求的（1024*1024），需要經過align_face.py進行面部對齊。所以運行run.py之前，先將你要運算的圖片先放到realpics目錄中，然后執行align_face.py，然后再執行run.py 。