开源项目地址
https://github.com/sczhou/CodeFormer
在NeurIPS 2022这场全球顶尖的人工智能与机器学习学术盛会上，由南洋理工大学与商汤科技联合研究中心S-Lab团队发布的CodeFormer项目，成为了人脸复原领域的一项突破性进展。该项目创新性地融合了VQGAN与Transformer架构，旨在高效解决各类人脸图像的修复与增强难题。其官方演示的修复效果在清晰度、自然度和细节保留方面表现卓越。下面，我们将具体解析CodeFormer的核心功能与应用场景。
尝试增强旧照片/修复 AI 艺术
无论是历史悠久的家庭老照片，还是当前AI生成艺术中常见的人脸模糊、噪点或结构破损问题，CodeFormer都能提供卓越的修复方案。它能够智能补全缺失的像素信息，显著提升图像的整体清晰度与视觉质量。
面部修复
该模型擅长于对面部缺失或损坏的区域进行高精度修复。例如，对于被物体遮挡、划痕破坏或部分缺失的五官，CodeFormer能够依据上下文信息进行智能推理与重建，恢复出自然、协调且结构准确的面部容貌。
面部颜色增强和修复
针对因年代久远或压缩导致的照片褪色、色彩失真、肤色不均等问题，CodeFormer不仅能够进行结构复原，还能对色彩进行智能增强与校正。它可以自动调整肤色，还原生动、均匀的面部色彩，让修复后的人像焕发新生。
脸部彩绘
目前，这项强大的人脸修复（Face Restoration）与增强技术已在GitHub平台全面开源。开发者、研究人员以及对AI图像处理感兴趣的爱好者，均可直接访问上述项目仓库，获取源代码、预训练模型及详细使用指南，以便进行深入的研究、测试与二次开发。
