CodeFormer

详情介绍

在数字化时代，我们留存着许多因时间而变得模糊、划损或褪色的珍贵影像。手动修复这些照片需要极高的专业技能。CodeFormer的出现，彻底改变了这一局面。它是一款基于深度学习的人工智能工具，专门用于“盲脸复原”，即无需参考原图，仅凭受损图像就能高质量还原人脸。核心技术结合了VQGAN和Transformer架构，通过一个名为“码本”的数据库学习海量高质量人脸特征，从而智能地补全缺失的细节，修复效果自然且真实。对于普通用户而言，它极大地降低了专业图像修复的门槛。

官网入口地址：

• 项目主页与论文地址：https://shangchenzhou.com/projects/CodeFormer/

• 开源代码库（GitHub）：https://github.com/sczhou/CodeFormer

下载地址：

CodeFormer是一个开源项目，没有传统的“安装包”可直接下载。你需要通过GitHub页面获取源代码，并在本地计算机上配置Python环境进行安装。对于不熟悉编程的用户，更推荐使用基于该技术搭建的在线演示平台（详见下文“怎么用？”部分）。

功能介绍：

CodeFormer的核心功能全部围绕人脸图像的修复与增强展开：

1. 高清人脸复原：这是最主要的功能。能够处理因压缩、超分辨率过低等原因导致的严重模糊人脸，恢复出清晰的五官、皮肤纹理和毛发细节。

2. 老照片综合修复：可一站式解决老照片的多种问题。包括对黑白或褪色照片进行智能色彩化，为照片赋予逼真的色彩；修复照片上的划痕、污渍和噪声；以及增强因年代久远而丢失的细节。

3. 马赛克去除与优化：能够有效减轻或去除人脸区域的马赛克，通过AI推理还原出更接近原始面貌的图像。

4. 视频人脸增强：该技术可应用于视频处理，对视频逐帧进行人脸修复与清晰化，从而提升整段视频的观感质量，适用于老电影修复等场景。

5. 可控修复调节：CodeFormer提供一个独特的“保真度权重”调节功能。用户可以在“修复效果的自然度”和“与原图人脸结构的相似度”之间进行滑动调整，以找到最满意的平衡点。

应用场景：

• 家庭与个人：修复珍贵的家庭老照片、父母结婚照、童年模糊照片，让家族记忆清晰传承。

• 历史与档案：帮助博物馆、档案馆修复历史人物肖像或文献资料中的受损图片。

• 影视与媒体：修复经典影视作品中不清晰的人脸画面，或优化因早期设备限制导致的模糊视频素材。

• 摄影与设计：快速拯救因对焦失误或镜头抖动导致的废片，为人像摄影后期提供强大的辅助工具。

定价与使用示例：

CodeFormer本身是免费开源的软件。费用主要产生在两种使用方式上：

1. 本地部署：免费，但需要一定的技术能力配置Python、PyTorch等环境，并对电脑的GPU性能有一定要求。

2. 在线使用：目前没有统一的官方在线平台，但开发者社区在Hugging Face等站点上提供了免费的在线演示版本。这些版本有单次处理的数量、分辨率或频率限制。如果需求量大，需要寻找提供更高处理配额或API服务的第三方平台，这些平台会收费。

应用示例：一张1970年的黑白全家福，照片表面有折痕且人脸模糊。使用CodeFormer处理时，可以先选择“老照片修复”模式，然后适当调节“上色强度”和“清晰度增强”。处理完成后，照片不仅变为彩色，人物面部变得清晰可辨，连衣服的纹理和背景的细节也得到了一定程度的恢复，整体效果焕然一新。

CodeFormer常见问题