开源神器！CodeFormer：一键去除马赛克，高清修复照片视频

蚝油菜花
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🚀 快速阅读

  1. CodeFormer 是一款基于深度学习的 AI 照片和视频修复工具，能够有效去除图片和视频中的马赛克，提升图像质量。
  2. 该工具融合了变分自动编码器（VQGAN）和 Transformer 技术，通过先进的算法优化图像细节，提升清晰度，保持自然和真实的视觉效果。
  3. CodeFormer 支持图片和视频的高清修复，操作简单，开源免费，适用于多种场景，如家庭相册修复、社交媒体照片优化以及专业图像处理等。

正文（附运行示例）

CodeFormer 是什么

CodeFormer 是由南洋理工大学和商汤科技联合开发的一款 AI 照片和视频修复工具。它结合了变分自动编码器（VQGAN）和 Transformer 技术，能够高质量地修复模糊和马赛克的照片或视频。CodeFormer 通过先进的算法优化图像细节，提升清晰度，同时保持自然和真实的视觉效果。它支持图片和视频的高清修复，操作简单，开源免费，适用于家庭相册修复、社交媒体照片优化以及专业图像处理等多种场景。

CodeFormer 的主要功能

  • 图片高清修复：能将模糊的图片还原成高清，提升图片的清晰度和细节。
  • 视频高清修复：可以修复视频的清晰度，让模糊的视频变得清晰。
  • 去马赛克：特别针对视频和图片中的马赛克区域，进行有效的去除处理，恢复原始图像。
  • 多人场景处理：在多人或复杂场景的图片中，能对每个人物进行高清修复，保持场景的自然和协调。
  • 背景修复：在视频修复中，可以选择性地对视频背景进行高清修复，进一步提升视频的整体质量。

CodeFormer 的技术原理

  • 离散码本学习：CodeFormer 使用量化自编码器通过自重建学习来获得一个离散的码本。这个码本包含了丰富的高质感视觉信息，用于存储人脸图像的高质量细节。
  • Transformer 网络：在固定的码本和解码器的基础上，引入了 Transformer 模块来预测码序列。Transformer 通过自注意力机制捕捉低质量输入图像的全局组成和上下文信息，实现更准确的码本查找和人脸恢复。
  • 深度学习：基于深度学习算法训练模型，能识别和理解图像内容。通过大量图像数据训练，模型学会从模糊或损坏的图像中恢复出清晰、自然的细节。
  • 图像处理算法：使用传统的图像处理技术，如锐化、去噪等，以增强图像质量。这些技术与深度学习模型相结合，进一步提升修复效果。
  • 多阶段处理：采用多阶段处理的方法，先对图像或视频进行初步的高清修复，然后进一步细化和优化，以达到更好的视觉效果。

如何运行 CodeFormer

  • 环境准备：确保计算环境中安装了必要的软件和库，如 Python、PyTorch 以及 CUDA（如果使用 GPU 加速）。
  • 下载模型：从 CodeFormer 的 Github 仓库或项目官网下载预训练的模型和代码库。
  • 数据准备：将需要恢复的人脸图像准备好，如果是视频，则需要将视频帧单独提取出来。
  • 图像预处理：根据 CodeFormer 的要求，对图像进行预处理，如缩放、裁剪或格式转换。
  • 模型应用：将预处理后的图像输入到 CodeFormer 模型中。如果是通过命令行工具，需要通过特定的命令和参数来调用模型；如果是通过图形界面，只需上传图像并选择相应的恢复选项。
  • 参数调整（可选）：根据需要恢复的图像特点，调整 CodeFormer 的参数，如控制特征转换模块的权重，在恢复质量和忠实度之间进行权衡。
  • 结果保存：CodeFormer 处理完成后，将恢复的人脸图像保存到指定目录。

运行示例

以下是一个简单的 Python 脚本示例，演示如何使用 CodeFormer 对图片进行修复：

import torch
from torchvision.transforms.functional import to_pil_image
from basicsr.utils import imwrite
from CodeFormer.test_codeformer import CodeFormerInference

# 初始化CodeFormer推理模型
codeformer = CodeFormerInference()

# 加载预训练模型
codeformer.load_model()

# 读取图片
input_image = torch.from_numpy(imread('path/to/your/image.jpg')).unsqueeze(0)

# 进行图像修复
restored_image = codeformer.inference(input_image)

# 将修复后的图像转换为PIL格式并保存
restored_pil_image = to_pil_image(restored_image[0].cpu())
restored_pil_image.save('path/to/save/restored_image.jpg')

请确保在运行此脚本之前，您已经正确安装了所有必要的依赖项，并且已经下载了预训练的模型。

资源

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