CodeFormer 是由南洋理工大学与商汤科技联合研究中心S-Lab在2022年提出的基于VQGAN+Transformer的图像修复模型,主要用于人脸复原和去马赛克处理。
核心特点
- 技术架构:融合VQGAN(变分自编码器)和Transformer(深度学习模型),通过离散码本空间降低复原不确定性,并利用Transformer的全局建模能力提升细节真实性。
- 修复效果:在2022年NeurIPS会议中展示的效果显示,其修复的人脸清晰度优于其他算法(如GPEN、GFPGAN),尤其在正面图像修复中表现突出,但对大侧面图像修复效果有限。
主要功能
- 人脸复原:通过预测代码序列恢复老照片中模糊或损坏的人脸,保留身份特征。
- 去除马赛克:自动分析图像并填充被遮挡区域内容,提升图像清晰度。
- 参数调节:支持设置权重、背景增强等参数以适应不同修复需求。

CodeFormer - 专业AI图片修复软件工具
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