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人脸清晰化神器codeformer新手包离线版通过先进的深度学习技术，能够自动识别并修复人脸图像中的模糊、失真和细节丢失等问题，使人脸图像更加清晰、自然，用户可以轻松地将模糊的人脸图片和视频进行清晰化处理，提升图像质量，改善画面体验，支持批量处理，提高工作效率。
CodeFormer直接以图片为输入输出,内部自动完成修复过程,使用简单,可直接应用到实际场景。在多个标准数据集上,CodeFormer均超过其他方法,达到最佳水平,修复效果显著。
非常出色的人脸修复模型,它提供端到端的人脸修复方案,集成先进技术,实现 Seventh 效果,具有很高的研究价值和应用潜力,值得我们深入学习和运用。它的开源实现和比较小的计算量也使其很适合在实际产品中部署。
1.对deepfacelab切好的aligned强化，直接写入dfl已有信息，无需重新切脸，强化完可以直接用于训练
2. 关闭了codeformer里默认尺寸放大2倍的功能，改为默认1倍尺寸，保持dfl切好的图不会出现尺寸不匹配问题
3. 把强化aligned人脸图和强化整个图分开到2个标签页，分别对应alinged文件夹强化和merge文件夹强化，方便新手小白理解
3. 效果实测此处对比3种针对人脸的清晰化算法：codeFormer，GPEN，GFPGAN
通过GUI[5]可视化界面直接在本地运行，无惧隐私泄漏，无须安装配置编译环境，一键运行。
下载压缩包，解压到本地目录。
准备好两个文件夹，一个输入文件夹存放待复原的图片，另一个是输出文件夹存放修复好的图片。
选择相应的功能，目前支持对人脸(抠好的)、人体(内置了人脸检测和对齐模型)、视频的推理。
这是一种基于Transformer的预测网络，能够对低质量人脸的全局组成和上下文进行建模以进行编码预测，即使在输入信息严重缺失的情况下也能复原出与目标人脸非常接近的自然人脸图像。此外，为了增强对不同退化的适应性，还提出了一个可控的特征转换模块(controllable feature transformation module)，允许在保真度和质量之间进行灵活的权衡。得益于带有丰富先验的 codebook 和网络整体的全局建模能力，CodeFormer 在质量和保真度方面都始终优于最先进的技术，显示出卓越的退化鲁棒性。最后，对合成和真实世界数据集的广泛实验结果也充分验证了本文方法的有效性。
发现一款非常有趣的开源项目——CodeFormer。它被网友称作“地表最强AI马赛克去除神器”，既然名头那么响，那必须拿下啊！我花了几天的时间，制作了一款免部署，解压即用的离线包，快随我去看看吧~
说马赛克是阻碍人类学习进步的绊脚石，那么CodeFormer就是帮大家踢开绊脚石的强力工具。它采用了最先进神经网络AI技术，可以精准修复各种老旧、模糊、残缺、黑白的照片和视频，效果惊艳！
如果自行部署，还是非常麻烦的，制作了一款免部署，解压即用的离线包
软件能够帮助用户快速、准确地完成人脸清晰化处理工作，是一款功能强大的AI修复人脸图片和视频清晰化处理的工具，有效提升图片和视频的质量，让画面中的人物更完善。
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