GPEN技术支持渠道：除微信外的GitHub Issue提交规范
1. 引言
GPEN图像肖像增强是一款专注于人脸修复与画质提升的AI工具，支持单图增强、批量处理和高级参数调节。该项目由“科哥”进行WebUI二次开发，界面友好、操作直观，广泛应用于老照片修复、人像优化等场景。
尽管项目提供了微信联系方式（312088415）作为主要沟通方式，但为了更高效地追踪问题、沉淀解决方案并促进社区协作，推荐用户通过GitHub Issue提交技术问题或功能建议。本文将详细介绍如何正确使用GitHub Issue进行问题反馈，确保你的请求能被快速响应和解决。
2. 为什么推荐使用GitHub Issue？
2.1 更透明的问题管理
所有Issue对公众可见，其他人可以搜索到相似问题，避免重复提问，提升整体支持效率。
2.2 可追溯的技术记录
每个Issue都会形成完整的讨论链，便于开发者回溯问题根源，也方便后续维护和版本迭代。
2.3 支持附件上传与代码片段
你可以直接上传出问题的图片、日志文件、错误截图，甚至贴出命令行输出内容，帮助开发者精准定位问题。
2.4 社区协同参与
其他用户可参与讨论、提供临时解决方案或验证修复效果，形成良性互动的技术生态。
3. 提交Issue前的准备工作
在创建新的Issue之前，请务必完成以下检查，很多常见问题其实已有答案：
3.1 查阅本手册内容
确认你遇到的问题是否已在《用户使用手册》中说明，例如：
- 处理时间过长 → 检查图片分辨率是否过高
- 输出失真 → 调整增强强度或开启肤色保护
- 批量失败 → 检查文件格式是否为JPG/PNG/WEBP
3.2 搜索已有Issue
在GitHub仓库的Issues页面中使用关键词搜索，如：
- “处理卡住”
- “CUDA error”
- “输出模糊”
很可能你的问题已经被提出并解决。
3.3 确保使用最新版本
旧版本可能存在已知Bug。请确认你运行的是最新的run.sh脚本和模型文件。更新方法如下：
cd /root/gpen-webui git pull然后重启服务：
/bin/bash /root/run.sh4. 如何规范提交一个高质量的Issue
一个结构清晰、信息完整的Issue能极大提高处理效率。请按照以下模板填写：
4.1 标题命名规范
标题应简洁明了，概括核心问题。格式建议：
【问题类型】简要描述（设备+环境）
示例：
- 【Bug】批量处理时第3张图报错中断（CUDA显卡）
- 【Feature】希望增加导出原图+结果对比图的功能
- 【Help】CPU模式下运行极慢，几乎无响应
避免模糊标题如：“有问题”、“救救我”、“不能用了”。
4.2 正文内容模板
请按以下结构组织正文内容，方便开发者快速理解：
问题类型
- [ ] Bug Report
- [ ] Feature Request
- [ ] Help Needed
- [ ] Other
使用环境
- 操作系统：Ubuntu 20.04 / Windows 11 WSL / 其他
- 运行设备：CPU / CUDA GPU型号（如NVIDIA RTX 3060）
- 是否修改过代码：是/否
- WebUI版本号：v1.2.0 或 git commit ID
复现步骤
- 启动应用：
/bin/bash /root/run.sh - 打开浏览器访问
http://localhost:7860 - 切换到「单图增强」Tab
- 上传附件中的测试图片
- 设置增强强度为80，模式为“强力”
- 点击「开始增强」后等待30秒无响应
预期行为
图片应在20秒内完成处理，并显示增强前后对比图。
实际行为
页面长时间卡在“处理中”，控制台无任何输出，需手动刷新。
错误日志（如有）
如果终端有报错信息，请完整复制粘贴：
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 GiB...附加信息
- 出问题的图片（建议压缩后上传）
- 浏览器类型及版本（Chrome 120+）
- 是否尝试过重启服务？结果如何？
5. 常见Issue类型示例
5.1 Bug报告示例
标题：【Bug】切换至CUDA后启动失败，提示“ImportError: No module named 'torch'”
正文：
- 问题类型：Bug Report
- 使用环境：
- OS: Ubuntu 22.04
- 设备: NVIDIA T4, 驱动版本 535.129
- 修改代码：否
- 复现步骤：
- 克隆仓库并运行
/bin/bash /root/run.sh- 默认以CPU模式可正常启动
- 在「模型设置」中选择“CUDA”并重启服务
- 再次运行run.sh时报错
- 错误日志：
ImportError: No module named 'torch'- 分析：可能是CUDA版本与PyTorch不兼容，或缺少依赖安装
5.2 功能请求示例
标题：【Feature】建议增加“自动裁剪人脸区域”功能
正文：
- 问题类型：Feature Request
- 当前痛点： 目前需要手动上传已裁好的人脸图，对于全身照或多人大合照，预处理耗时较长。
- 建议方案： 在上传图片后，调用内置的人脸检测模型（如MTCNN或RetinaFace），自动识别并裁剪最大人脸区域，供后续增强使用。
- 参考实现： GFPGAN WebUI 中已有类似功能，用户体验良好。
- 附加价值： 提升批量处理效率，降低用户使用门槛。
5.3 技术求助示例
标题：【Help】如何将处理后的图片自动同步到阿里云OSS？
正文：
- 问题类型：Help Needed
- 使用场景： 我正在搭建一个自动化照片修复服务，希望每次生成的
outputs/*.png能自动上传至指定OSS路径。- 已尝试方案： 编写了一个Python脚本监听
outputs/目录变化，但有时文件未完全写入就被上传，导致损坏。- 期望指导： 是否可以在
run.sh或后端逻辑中插入回调钩子？或者是否有事件通知机制？- 补充： 不介意修改源码，只要能稳定触发上传动作即可。
6. 开发者回复原则说明
为保障支持质量，以下是开发者处理Issue的基本原则：
6.1 响应优先级
| 类型 | 响应时效 | 说明 |
|---|---|---|
| 高危Bug（程序崩溃、数据丢失） | ≤24小时 | 会立即介入排查 |
| 功能性Bug（部分功能失效） | 1-3天 | 需复现后修复 |
| Help类问题 | 3-7天 | 视复杂度回复 |
| Feature Request | 定期评估 | 入选后列入开发计划 |
6.2 关闭规则
以下情况可能会被关闭：
- 无法复现且无足够信息
- 已有重复Issue（会引导至原帖）
- 属于使用不当而非程序问题（如上传非人脸图期望完美修复）
- 长时间无反馈（超过14天未回应追问）
7. 其他支持方式补充
虽然GitHub Issue是首选渠道，但也保留以下辅助方式：
7.1 微信联系（仅限紧急事务）
- 添加好友时请备注“GPEN用户 + 问题概要”
- 仅接受已提交Issue编号的私聊跟进
- 不接受远程协助请求
7.2 文档与Wiki
项目Wiki将持续更新进阶用法、部署指南、性能优化技巧等内容，欢迎查阅。
7.3 Pull Request欢迎
如果你修复了某个Bug或实现了新功能，欢迎提交PR！所有贡献者将被列入CONTRIBUTORS名单。
8. 总结
GPEN图像肖像增强项目致力于为用户提供稳定、高效的AI修复体验。随着用户群体扩大，单一微信沟通已难以满足技术支持需求。因此，我们正式倡导并规范GitHub Issue作为主要的技术反馈渠道。
通过遵循本文所述的提交规范，你不仅能更快获得帮助，还能为整个社区积累宝贵的知识资产。每一个清晰的Issue，都是推动项目进步的一小步。
让我们一起构建一个更开放、更高效、更有温度的技术生态。
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