CodeFormer:方便快捷的人脸修复工具
CodeFormer是一款基于深度学习的人脸修复工具,由南洋理工大学S-Lab团队开发。它能够清晰化模糊人脸、修复色彩失真,甚至去除照片马赛克,帮助用户恢复和保存珍贵的回忆。
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介绍

你有没有过这样的经历?翻看旧照片,发现里面的人脸模糊不清,或是颜色褪去,甚至被不雅的马赛克破坏了美好的回忆。最近,在一个偶然的机会下,我在一个群里看到了一张截图,让我眼前一亮——一款名为CodeFormer的工具,能够修复这些照片上的瑕疵!

CodeFormer究竟是什么?

简单来说,CodeFormer是一个基于深度学习的人脸修复工具,能够对人脸进行清晰化、色彩修复,甚至去除马赛克。这个项目是由南洋理工大学的S-Lab团队开发的,GitHub上的项目页面非常详细,让人一看就心动。

github_ai_tool_codeformer_1

它怎样施展的?

我一探究竟,发现它背后的技术真的很先进。通过一种称为“Codebook Lookup Transformer”的方法,CodeFormer能够精确地识别人脸上的瑕疵,并针对性地进行修复。无论是照片中的人脸因为年代久远变得模糊,还是因为拍摄时光线问题而颜色失真,乃至被难看的马赛克遮挡,CodeFormer都能够给出一个令人满意的答案。

github_ai_tool_codeformer_2

实际效果如何?

不光是理论上的讲解,S-Lab团队还提供了一系列的对比图。从他们提供的图片来看,修复前后的对比效果非常明显。模糊的人脸变清晰,褪色的照片重新焕发光彩,甚至那些被马赛克破坏的部分也能恢复如初。

尝试增强旧照片/修复人工智能艺术

github_ai_tool_codeformer_3

面部修复

github_ai_tool_codeformer_4

面部色彩增强和恢复

github_ai_tool_codeformer_5

脸部修复

github_ai_tool_codeformer_6

看到这里,我已经迫不及待想要亲自试试看了。

我的亲测体验

按照GitHub上的指南,我下载了源码,并且根据自己的需求选择了几张需要修复的照片进行测试。操作过程比我想象中的简单许多,只需要几行命令,就可以看到效果。

面部修复(裁剪并对齐面部)

# 用于裁剪和对齐面(512x512)
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [image folder]|[image path]

整体图像增强

# 适用于全图。
# 添加‘--bg_upsampler realesrgan’,用Real-ESRGan增强背景区域。
# 添加‘--Face_UpSample’以使用Real-ESRGAN进一步对修复后的人脸进行向上采样
python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [image folder]|[image path]

视频增强

# Windows/Mac用户请先安装ffmpeg
conda install -c conda-forge ffmpeg
# 用于视频剪辑。
# 视频路径应以‘.mp4’|‘.mov’|‘.avi’结尾
python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path [video path]

脸部着色(裁剪并对齐脸部)

# 用于裁剪和对齐面(512x512)。
# 为黑白或褪色照片上色
python inference_colorization.py --input_path [image folder]|[image path]

脸部修复(裁剪并对齐脸部)

# 用于裁剪和对齐面(512x512)。
# 可以使用图像编辑应用程序(如Photoshop)用白色画笔遮盖#输入。
# (查看INPUTS/MASKED_FACE中的示例)
python inference_inpainting.py --input_path [image folder]|[image path]

我的测试结果让我非常满意——那些曾经因为模糊、色彩失真、马赛克而让人遗憾的照片,现在看起来就像重新拍摄的一样。

CodeFormer的出现,对于喜欢翻看旧照片的人来说,无疑是一大福音。不仅能够修复照片上的瑕疵,还能让回忆变得更加清晰美好。如果你也有这方面的需求,不妨试试看CodeFormer,相信它会给你带来惊喜。

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