CodeFormer是一个基于AI技术的深度学习项目，由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心共同开发。该项目专注于人脸复原领域，通过深度学习模型提升模糊或受损人脸图像的质量。CodeFormer结合了VQGAN和Transformer两种先进的神经网络架构，其中VQGAN利用向量量化技术将图像编码为一系列离散的向量，并通过解码器恢复成图像，而Transformer则以其强大的序列数据处理能力为图像生成和处理任务提供支持。
CodeFormer的主要特点和应用
人脸复原：CodeFormer能够接收模糊、马赛克等低质量人脸图像作为输入，生成更清晰的原始图像。这在老照片修复、监控视频增强等领域具有广泛应用前景。
多功能支持：除了基本的人脸复原外，CodeFormer还支持人脸颜色增强、面部修复（如去除遮挡物）和视频增强等功能，能够处理多样化的图像和视频修复需求。
开源与可定制：项目代码完全开源，用户可以根据需要修改和扩展模型。同时，提供了预训练模型和详细的训练、测试指南，方便用户快速上手和使用。
高性能：结合VQGAN和Transformer的优势，CodeFormer在图像生成和处理方面表现出色，能够生成高质量的人脸图像。
社区支持：项目在GitHub上有活跃的社区支持，用户可以获取最新的更新、修复和社区分享的经验与模板。
安装与使用
要安装和使用CodeFormer，用户需要遵循项目GitHub页面上的说明进行操作。首先，需要安装必要的依赖项，如Pytorch和CUDA。然后，可以下载预训练模型和测试数据，并按照提供的命令进行图像或视频的复原处理。
总结
CodeFormer是一个功能强大的人脸复原项目，通过结合先进的神经网络架构和开源社区的支持，为图像和视频处理领域的研究者和开发者提供了强大的工具。其广泛的应用前景和高性能表现使其成为人脸复原领域的重要研究成果之一。
下面是官方效果演示
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面部修复
面部色彩增强和恢复
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A 卡能用吗？
不能