CodeFormer是一款基于深度学习技术，特别是利用自动编码器和VQGAN（Vector Quantised Generative Adversarial Network）进行人脸修复和视频增强的强大人工智能工具。它通过高分辨率重建和细节修复，显著提升了图像和视频的质量和视觉效果。CodeFormer不仅适用于单人、多人图像的处理，还具备彩色化和破损修复的功能，其Transformer模型增强了鲁棒性，能够处理各种复杂的人脸图像和视频问题。

主要功能

• 高分辨率重建：CodeFormer可以去除图像和视频中的噪声、马赛克等损坏区域，恢复并增强原始图像的细节和色彩。
• 细节修复：通过自动编码器实现人脸的变换，包括色彩化、清晰化、去马赛克等功能，使得修复后的人脸更加真实。
• 彩色化和破损修复：对黑白图片或单色背景图片进行彩色化处理，对破碎或毁坏的图片进行修复。
• 视频增强：处理视频中的模糊、抖动、颜色失真等问题，提升视频的清晰度和稳定性，并支持视频的超分辨率重建。

安装与部署

CodeFormer的安装和部署相对复杂，需要一定的技术基础。以下是一个详细的安装和部署指南：

准备工作

安装Python：

推荐下载Python 3.8版本，以避免依赖问题。可以从Python官网或下载Anaconda，Anaconda集成了conda、numpy等工具包，方便使用。
安装Anaconda后，创建一个Python 3.8版本的虚拟环境，命名为codeformer。

安装Git：

Git用于clone项目源码，可以从Git官网下载并安装。

安装PyTorch：

访问PyTorch官网（https://pytorch.org/），根据电脑配置选择合适的版本安装。
如果电脑显卡支持CUDA，则选择对应版本的CUDA，否则选择CPU版本。

安装CodeFormer

下载源码：
使用Git clone命令从GitHub（https://github.com/sczhou/CodeFormer.git）下载源码，或下载ZIP压缩包。
安装依赖库：
在源码文件夹下，使用Anaconda的codeformer环境，执行pip install -r requirements.txt命令安装所需依赖库。
如果遇到安装问题，可以手动安装依赖库，如pip install addict等。
编译CodeFormer：
执行 python basicsr/setup.py develop命令编译CodeFormer。
下载预训练模型：
执行以下命令下载预训练模型：

python scripts/download_pretrained_models.py facelib  
python scripts/download_pretrained_models.py dlib  
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

使用教程

单独图片人脸修复
执行以下命令对单个人脸图片进行修复：

python inference_codeformer.py -w 0.2 --has_aligned --input_path [image folder]|[image path]

• -w参数控制修复的质量，取值越小修复效果越好。
• –input_path指定要修复的图片路径。

一张图片多张人脸修复
如果图片中包含多个人脸，可以使用类似命令进行修复，但可能需要调整-w参数以获得最佳效果。
视频清晰度增强
对于视频文件，CodeFormer同样可以进行修复和增强。
选中单个视频文件，确保格式为mp4、mov或avi，然后执行相应的命令进行修复。

注意事项

显卡要求：推荐使用GTX 1060以上显卡，不支持A卡加速。
图片和视频格式：处理视频时，确保视频格式正确；处理图片时，除了多人图像增强外，其余选项需要先将图片裁剪至512x512的分辨率大小。
处理速度：处理速度受显卡性能影响，高性能显卡可以显著提高处理速度。