Code Former是南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发一款AI人脸修复算法，通过该算法，可以对已经模糊的图片进行人脸修复，找回斑驳的记忆。
核心技术与原理
CodeFormer以预训练的生成对抗网络（GAN）为基础，融合了基于Transformer的架构，并且采用了一个精心设计的“退化感知”自适应注意力机制。这种机制能够让模型在修复过程中自适应地聚焦于图像的不同部分，精准地处理不同程度的退化情况，从而更好地恢复图像的细节和质量。
功能特点
- 人脸修复：在处理受损、模糊或者低分辨率的人脸图像时，CodeFormer表现卓越。它能够恢复人脸的清晰轮廓、细腻纹理以及真实表情，比如修复老旧照片中模糊不清的人脸，让人物的五官、毛发等细节都清晰可辨。
- 通用图像修复：除了人脸修复，CodeFormer还能应用于各种类型的通用图像修复，像去除图像中的噪声、模糊和划痕等瑕疵，让图像恢复到清晰、高质量的状态。
- 可调节性：该工具提供了一个可调节的参数，用户可以根据具体需求在保真度（即保留原始图像特征）和修复质量之间进行灵活权衡。如果希望尽可能保留原始图像的特征，就可以选择较高的保真度；若更注重修复后的图像质量，则可以适当降低保真度。
- 高保真修复：CodeFormer在修复过程中能够很好地保留图像的原始特征和结构，避免出现过度修复导致的不自然现象，使得修复后的图像既清晰又自然。
应用场景
- 照片修复：对于老旧照片、受损照片，CodeFormer可以让它们重焕生机，恢复到接近原始状态，帮助人们留住珍贵的回忆。
- 视频修复：在视频处理中，它可以对模糊、低质量的视频帧进行修复，提高视频的整体质量，提升观看体验。
- 图像预处理：在一些需要高质量图像输入的应用场景中，如人脸识别、图像识别等，CodeFormer可以作为预处理步骤，对输入图像进行修复和增强，提高后续处理的准确性和效果。
开源与易用性
CodeFormer是开源的，这意味着开发者可以自由地使用、修改和扩展它的代码。同时，它也提供了相对简单易用的接口和工具，方便用户进行图像修复操作。无论是专业的开发者还是普通用户，都可以借助CodeFormer来实现图像修复的需求。
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