codeformer

CodeFormer 是一种先进的 AI 人脸修复模型，能够对低分辨率的人脸图像进行高质量的增强和修复。

CodeFormer 概述

• 模型基础：CodeFormer 基于 VQGAN+Transformer 架构，由南洋理工大学-商汤科技联合研究中心 S-Lab 在 NeurIPS 2022 上提出84。
• 技术优势：通过预测 Code 序列来改变传统人脸复原任务的范式，降低复原任务的不确定性，提高输出质量4。

应用场景

• 视频去码：CodeFormer 可用于视频去码，提高视频质量1。
• 图片修复：适用于老旧照片和视频的修复，实现人脸清晰化10。

部署与运行

• 命令行使用：可以通过特定的命令行参数运行 CodeFormer，例如使用 --bg_upsampler 和 --face_upsample 进行背景和人脸的上采样2。
• 比较研究：在学术论文中比较 CodeFormer 时，应使用特定的命令行参数 --has_aligned 来指定裁剪和对齐的人脸37。

社区反馈

• 视频教程：有关 CodeFormer 的视频教程在社区中受到关注，播放量和互动数表明其受欢迎程度6。
• 最新发布：CodeFormer 的最新版本是一个强大的盲人脸修复工具，具有 Codebook Lookup Transformer 的特性9。