codeformer电脑版是一款超好用的AI照片视频修复软件，其去除马赛克的安装包已正式上线。这款工具也被用户亲切称为图片高清修复软件，作为基于AI技术开发的电脑应用程序，它能对照片和视频进行精细化处理，让画面呈现出焕然一新的效果，体验感极佳，欢迎大家前来体验！
codeformer中文版绿色版免费版是一款实用的图片高清全彩化修复工具，具备丰富功能，能够完成面部复原、旧照片增强与AI艺术修复、面部色彩优化修复以及面部修复这四项核心操作。其使用方式十分便捷，仅需将图片作为输入，软件内部便会自动执行修复流程，最终输出处理后的图片，修复效果突出，适用于多种实际应用场景，不妨来体验一下！
人脸修复
可以去除图像里的噪声、马赛克以及其他受损区域，与此同时还原并强化原始图像的细节与色彩
操作简便
这款软件操作简单便捷，只需导入待修复或去码的文件，接着选择对应的功能与参数，就能启动处理流程。
自动编码器
借助自动编码器能够完成人脸的多种变换，比如色彩化处理、清晰度提升以及去马赛克修复等操作。
vqgan离散码本空间
采用vqgan离散码本空间方法后，复原任务映射的不确定性得到了显著降低
transformer全局建模
还运用了transformer全局建模技术，以此生成更为真实自然的修复效果
请将文件放置到纯英文目录下解压使用，切勿存放于中文路径中。解压完成后，双击运行“启动程序.exe”即可。
根据你是要处理图片还是视频，请选择相应的选项卡。
要着手处理文件，第一步得挑选你打算处理的文件。接着，明确你想把处理好的文件存放在哪个位置。这两个环节是整个流程的根基。
然后点击开始处理，就搞定了。
一款依托深度学习技术打造的强大人工智能工具，专注于图像与视频的修复及增强领域，致力于为用户提供兼具高品质与高效率的图像和视频处理解决方案。
将自动编码器（VQGAN）与注意力机制（Transformer）技术进行有机融合，能够对输入的模糊或带有马赛克的人脸图片进行处理，从而得到清晰的原始人脸图片修复结果。
借助高分辨率重建与细节修复技术，可有效提升图像及视频的品质与视觉呈现效果。该技术能够消除图像里的噪声、马赛克等受损区域，与此同时，还能对原始图像的细节与色彩进行恢复和增强。
此外，该功能还具备彩色化与破损修复能力，可对黑白图片或单色背景图片实施彩色化处理，同时能对破碎、毁坏的图片进行修复。
在视频处理领域，可解决视频存在的模糊、抖动、色彩偏差等问题，带来更清晰、更稳定的视频观看感受，同时支持视频的超分辨率修复。
准备测试数据
您可以把测试图像存到inputs/TestWhole文件夹里。要是您想测试经过裁剪和对齐处理的人脸，就把它们放在inputs/cropped_faces文件夹中。获取这类裁剪对齐人脸的方法是运行以下命令：
# 你可能需要通过以下方式安装dlib：conda install -c conda-forge dlib
python scripts/crop_align_face.py -i [输入文件夹] -o [输出文件夹]
正式开始
【注意】若您打算在论文中对CodeFormer进行比较，需运行以下命令并指定--has_aligned参数（该参数用于面部的裁剪与对齐）。这是因为处理完整图像的命令会包含脸部与背景的融合步骤，此步骤可能破坏边界处的头发纹理，进而造成比较结果有失公允。
保真权重w的取值范围是[0, 1]。一般来说，w的值越小，得到的结果质量往往越高；而w的值越大，则结果的保真度会更高。最终的结果会被存放在results文件夹里。
人脸修复（裁剪并对齐人脸）
# 适用于经过裁剪和对齐的人脸图像（尺寸为512×512）
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [image folder]|[image path]
整体图像增强
# For whole image
# 可添加 '--bg_upsampler realesrgan' 参数，借助 Real-ESRGAN 来增强背景区域效果
# 可添加 '--face_upsample' 参数，借助 Real-ESRGAN 对修复后的人脸进行进一步的升采样处理
python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [图像文件夹路径]|[图像文件路径]
视频增强
# 若您使用的是 Windows 或 Mac 系统，请先安装 ffmpeg
conda install -c conda-forge ffmpeg
# For video clips
# 视频路径需以'.mp4'、'.mov'或'.avi'结尾
python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path [视频路径]
面部着色（裁剪和对齐面部）
# 为黑白或褪色照片上色
运行图像上色推理的Python命令为：python inference_colorization.py --input_path [图片文件夹路径]|[图片路径]
人脸修复（裁剪和对齐人脸）
可以使用图像编辑工具（如Photoshop）中的白色画笔对输入内容进行遮罩处理。
# （可以查看 inputs/masked_faces 目录下的示例）
python inference_inpainting.py --input_path [图像文件夹路径]|[图像文件路径]
快捷键操作方面：熟练运用CODEFORMER配备的各类快捷键组合，像代码格式化、快速添加注释、查找与替换等功能，能够显著降低鼠标操作的频率，从而提升代码编写或是图像视频处理的效率。
智能补全：借助CODEFORMER的智能代码补全能力，能够自动感知用户的输入需求，进而推荐合适的代码片段或图像处理方案，助力提升工作效率与精准度。
CODEFORMER具备自定义模板的功能，用户能够依据自身的编程习惯或者项目的具体需求，制作常用的代码块模板或是图像处理模板，以便在有需要的时候迅速调用。
v20240730 版本
07.20: 已集成至OpenXLab平台。欢迎体验在线演示功能！若您的使用需求较小，或是对电脑操作不太熟悉，可直接通过OpenXLab完成修复操作。
04.19: 训练代码和配置文件现已公开。
04.09: 针对已完成裁剪与对齐的人脸图像，新增修复及着色功能。
02.10: 新增dlib作为人脸检测器选项，该选项可实现更精准的人脸识别效果。
10.05: 支持视频输入，可通过--input_path [YOUR_VIDEO.mp4]指定文件。不妨用它来提升您视频的效果吧！
09.14: 已集成至Hugging Face平台，欢迎体验在线演示！Hugging Face
09.09: 已集成至 Replicate，欢迎体验在线演示！Replicate
