codeformer是一款基于AI技术进行人脸，视频，图片高清全彩化修复的程序，能够帮助用户们对照片和视频进行处理，让过往的老照片和视频焕发出新的生机，虽然部署繁琐，但是整体使用效果是很优质的。
codeformer怎么使用
准备测试数据
您可以将测试图像放在inputs/TestWhole文件夹中。如果您想测试裁剪和对齐的人脸，可以将它们放在inputs/cropped_faces文件夹中。您可以通过运行以下命令获取裁剪和对齐的人脸：
# you may need to install dlib via: conda install -c conda-forge dlib
python scripts/crop_align_face.py -i [input folder] -o [output folder]
正式开始
【注意】如果您想在论文中比较 CodeFormer，请运行以下命令指定--has_aligned（用于裁剪和对齐的面部），因为处理整个图像的命令会涉及脸部背景融合的过程，可能损坏边界上的头发纹理，从而导致不公平比较。
保真权重 w 在 [0, 1] 范围内。通常，较小的 w 倾向于产生更高质量的结果，而较大的 w 产生更高保真度的结果。结果将保存在results文件夹中。
人脸修复（裁剪并对齐人脸）
# For cropped and aligned faces (512x512)
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [image folder]|[image path]
整体图像增强
# For whole image
# Add '--bg_upsampler realesrgan' to enhance the background regions with Real-ESRGAN
# Add '--face_upsample' to further upsample restorated face with Real-ESRGAN
python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [image folder]|[image path]
视频增强
# For Windows/Mac users, please install ffmpeg first
conda install -c conda-forge ffmpeg
# For video clips
# Video path should end with '.mp4'|'.mov'|'.avi'
python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path [video path]
面部着色（裁剪和对齐面部）
# Colorize black and white or faded photo
python inference_colorization.py --input_path [image folder]|[image path]
人脸修复（裁剪和对齐人脸）
# Inputs could be masked by white brush using an image editing app (e.g., Photoshop)
# (check out the examples in inputs/masked_faces)
python inference_inpainting.py --input_path [image folder]|[image path]
codeformer怎么安装部署
安装Python/Git/PyTorch(1.7.1版本以上)/CUDA(10.1版本以上)这三款前置程序
安装压缩包之中的requirements.txt里所提到的依赖项
# git clone this repository
git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer
# create new anaconda env
conda create -n codeformer python=3.8 -y
conda activate codeformer
# install python dependencies
pip3 install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop
conda install -c conda-forge dlib (only for face detection or cropping with dlib)
编译codeformer
python basicsr/setup.py develop
下载预训练模型，下载 facelib 和 dlib 预训练模型，并保存到weights/facelib文件夹中。您可以手动下载预训练模型，或者通过运行以下命令进行下载
python scripts/download_pretrained_models.py facelib
python scripts/download_pretrained_models.py dlib
下载 CodeFormer 预训练模型到weights/CodeFormer文件夹。您可以手动下载预训练模型，也可以通过运行以下命令进行下载：
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer
上述内容齐全之后，基本就可以了
codeformer更新日志
2023.07.20: 集成到 OpenXLab。尝试在线演示！对于需求量不大或者电脑苦手可以选择OpenXLab官网直接修复
2023.04.19: 训练代码和配置文件现已公开。
2023.04.09: 为裁剪和对齐的人脸图像添加修复和着色功能。
2023.02.10: 包括 dlib 作为新的人脸检测器选项，它能够产生更准确的人脸识别结果。
2022.10.05: 支持视频输入 --input_path [YOUR_VIDEO.mp4]。尝试使用它来增强您的视频！
2022.09.14: 集成到 Hugging Face。尝试在线演示！Hugging Face
2022.09.09: 集成到 Replicate。尝试在线演示！Replicate
