CodeFormer简介:
CodeFormer是一款由南洋理工大学S-Lab开发的强大AI工具,主要用于视频去码、图片修复和人脸修复等应用场景。该工具具有人脸清晰化修复、人脸色彩化和人脸去马赛克等功能,通过独特的网络架构实现人脸变换。
CodeFormer的特点和优势:
1.广泛适用性:CodeFormer能够处理多种退化的人脸图像,包括但不限于模糊、马赛克、噪声、遮挡等。
2.特征保持性:在处理和修复人脸图像时,CodeFormer能够保持人脸的原始特征和表情,避免产生失真或过度平滑的效果。
3.强大的泛化能力:CodeFormer能够适应不同的人脸形状、肤色、发型和背景,确保在各种情况下都能提供稳定的性能。
4.高效性:CodeFormer能够快速地生成高质量的人脸图像,无需大量的计算资源或训练数据,提高了工作效率。
CodeFormer在人脸修复方面表现出色,官方给出的测试对比图证明了这一点。用户可以轻松下载并安装CodeFormer源码,并使用PyTorch框架进行运行和测试。
要测试CodeFormer工具,用户只需下载源码并按照说明安装PyTorch框架。然后,通过命令行界面输入相应的参数,即可进行人脸清晰化修复、人脸色彩化和人脸去马赛克等操作。
话不多说,先上一张效果图:
然而,CodeFormer的人脸去马赛克算法仅支持白色遮挡,对于其他颜色的遮挡则无法完全修复。这可能是该工具的一个小小的不足之处,但在大多数情况下,这并不会影响其整体性能和效果。
实操教程
目前有几种方式供大家使用。
第一种是直接上 Github[3] 按照 README 文档配置环境,加载模型权重推理,懂的都懂,此处省略。
第二种是通过 Web[4]端直接访问,作者已将该模型打包至抱抱脸平台上,有兴趣的读者可以直接线上使用。
第三种是通过 GUI[5]可视化界面直接在本地运行,无惧隐私泄漏,无须安装配置编译环境,一键运行。
1.下载压缩包,解压到本地目录。
2.准备好两个文件夹,一个输入文件夹存放待复原的图片,另一个是输出文件夹存放修复好的图片。
选择相应的功能,目前支持对人脸(抠好的)、人体(内置了人脸检测和对齐模型)、视频的推理。
本项目基于 DeepFaceLab 和 CodeFormer 完成,其中人脸检测模型基于 retinaface 和 yolov5,背景增强基于 RealESRGAN_x2plus 模型权重。需要注意的是,全图清晰化针对的是全身进行复原,建议使用完之后对截取过的人脸再使用一遍人脸图清晰化的功能。
CodeFormer官网打不开的几种可能原因及解决方案
如果你经常无法打开"CodeFormer官方网站",可能有以下三种原因。这里有一些解决方案:
如还有疑问,可在线留言,着急的话也可以通过微信联系我们。CodeFormer官网站点数据评估
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