CodeFormer 是由南洋理工大学与商汤科技联合研究中心 S-Lab 在 NeurIPS 2022 上提出的一种基于 VQGAN 和 Transformer 技术的人脸复原模型。它通过将人脸复原任务转化为代码序列的预测任务，利用预训练的 VQGAN 离散码本空间，大幅降低了复原过程中的不确定性，并提供丰富的人脸细节。此外，CodeFormer 采用 Transformer 全局建模，增强了模型对严重退化图像的鲁棒性，使得复原出的人脸更加真实自然。
在使用 CodeFormer 时，用户可以轻松处理各种低质量的人脸图像问题，如模糊、噪声、马赛克等。该模型通过对输入图像进行自动编码和解码，实现对人脸的色彩化、清晰化以及去马赛克修复等功能。具体而言，CodeFormer 能够自动检测并定位人脸区域，对受损部分进行智能修复，恢复丢失的细节和纹理。这种高效的处理方式使得用户无需具备深厚的图像处理专业知识，即可实现对老旧照片、模糊图像的快速修复和质量提升。
CodeFormer 的应用场景广泛，涵盖多个领域。在老照片修复方面，它能够将泛黄、褪色或受损的历史照片恢复至接近原始状态，赋予珍贵回忆新的生命。在视频处理领域，CodeFormer 可用于提升低清视频的人脸清晰度，去除马赛克和噪声，增强观看体验。此外，在安全监控、社交媒体图片增强等方面，CodeFormer 也发挥着重要作用，帮助提升人脸识别的准确性和图像质量。
适配机型：
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