CodeFormer

CodeFormer：AI图像修复领域的革命性突破

技术原理：重建视觉真实的底层革新

CodeFormer是由南洋理工大学与商汤科技联合研究中心S-Lab提出的革命性人脸修复模型，在2022年NeurIPS会议上发表，其核心创新在于将图像修复转化为离散编码序列预测任务。该模型通过三阶段训练架构实现突破：

1. 码本学习（Stage I）：利用VQGAN构建离散码本空间，通过32倍压缩比将人脸转化为紧凑编码序列，形成富含细节的视觉先验库 
2. 序列预测（Stage II）：引入Transformer模块全局建模，取代传统最近邻匹配，显著提升退化图像的编码准确性 
3. 可控融合（Stage III）：创新性加入可调节特征融合模块（CFT），通过权重参数平衡输出质量与身份保真度（0-1取值调节） 

这种架构从根本上解决了人脸修复的三大难题：退化图像与高清图像间的多对多映射不确定性、纹理细节丢失问题以及身份一致性保持挑战。实验显示，其离散码本空间相比连续先验空间，能输出更自然的纹理且避免伪影。

功能应用：超越想象的视觉重生

在处理多人合影时，CodeFormer可自动识别并修复画面中所有人脸；对于单色图像，其色彩化模块能基于场景语义智能添加合理色彩。实际测试显示，即使对16×16像素的极低分辨率输入，模型仍能重建可信人脸结构。

性能优势：业界标杆的实测验证

与同类模型对比中，CodeFormer展现出显著优势：

• 质量对比：相比GFPGAN的“过度磨皮”效果，CodeFormer保留真实皮肤纹理，尤其擅长男性面部细节还原；但对女性牙齿修复仍有优化空间 
• 速度基准：
  • 原生PyTorch推理：512×512图像约100-120ms/帧 
  • TensorRT加速后：634×360图像仅55-75ms/帧（RTX 4070 Ti） 
• 跨平台部署：支持ONNXRuntime引擎，提供C++/Python双版本，适配边缘设备 

值得注意的是：输入清晰图像时建议跳过处理，模型对非退化图像可能产生负向优化。实践中需结合模糊检测算法实现智能触发。

实践指南：零门槛落地方案

本地化部署：

1. Windows一键版：提供2.27GB压缩包（百度网盘），解压即用，需英伟达显卡
2. 开发者安装：

   Bashgit clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.gitconda create -n codeformer python=3.8
   pip install -r requirements.txt
   python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer
   ``` [23](@ref) [59](@ref)

参数调优技巧：

• -w参数控制保真度（默认0.5）：
  • 低退化图像→调高值（0.8-1.0）保持原特征
  • 高退化图像→调低值（0.2-0.5）提升质量 
• 视频处理需转换为MP4/MOV/AVI格式，多人像修复无需预裁剪 

未来展望：重塑视觉的边界

CodeFormer的技术突破超越了传统修复范畴。在文化遗产保护领域，它使破损历史照片的高精度还原成为可能；在影视工业中，为经典影片4K重制提供新思路；甚至为医学影像分析提供细节增强新路径。随着扩散模型与3D重建技术的融合（如CDFormer架构探索），其潜力将进一步释放。

正如开发者所述：“我们改变了复原任务的固有范式”。当AI能从最模糊的像素中重构真实，人类对视觉可信度的认知边界已被重新定义。CodeFormer不仅是一项技术成果，更是对人类视觉记忆的数字化救赎——让消逝的细节重获新生，让被时光掩埋的面容再度清晰。

使用注意事项：路径不可以出先中文

在根目录下创建两个文件夹一个放原图，一个放修复后的图（视频同理）