人臉清晰化神器codeformer新手包離線版是一款CodeFormerAI舊照片修復(fù)人臉ai圖片視頻清晰化神器! 經(jīng)過訓(xùn)練可以根據(jù)提供的圖像進(jìn)行高質(zhì)量復(fù)原。使用此模型，你只需上傳要恢復(fù)的圖像，它就會(huì)顯著提高圖像質(zhì)量！受光照、監(jiān)控探頭本身的像素、聚焦區(qū)域以及人體運(yùn)動(dòng)的限制，人臉圖像通常會(huì)模糊甚至變形。

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軟件說明

這是一種基于 Transformer 的預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)Φ唾|(zhì)量人臉的全局組成和上下文進(jìn)行建模以進(jìn)行編碼預(yù)測(cè)，即使在輸入信息嚴(yán)重缺失的情況下也能復(fù)原出與目標(biāo)人臉非常接近的自然人臉圖像。此外，為了增強(qiáng)對(duì)不同退化的適應(yīng)性，還提出了一個(gè)可控的特征轉(zhuǎn)換模塊(controllable feature transformation module)，允許在保真度和質(zhì)量之間進(jìn)行靈活的權(quán)衡。得益于帶有豐富先驗(yàn)的 codebook 和網(wǎng)絡(luò)整體的全局建模能力，CodeFormer 在質(zhì)量和保真度方面都始終優(yōu)于最先進(jìn)的技術(shù)，顯示出卓越的退化魯棒性。最后，對(duì)合成和真實(shí)世界數(shù)據(jù)集的廣泛實(shí)驗(yàn)結(jié)果也充分驗(yàn)證了本文方法的有效性。

發(fā)現(xiàn)一款非常有趣的開源項(xiàng)目——CodeFormer。它被網(wǎng)友稱作“地表最強(qiáng)AI馬賽克去除神器”，既然名頭那么響，那必須拿下?。∥一藥滋斓臅r(shí)間，制作了一款免部署，解壓即用的離線包，快隨我去看看吧~

說馬賽克是阻礙人類學(xué)習(xí)進(jìn)步的絆腳石，那么CodeFormer就是幫大家踢開絆腳石的強(qiáng)力工具。它采用了最先進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI技術(shù)，可以精準(zhǔn)修復(fù)各種老舊、模糊、殘缺、黑白的照片和視頻，效果驚艷！

如果自行部署，還是非常麻煩的，制作了一款免部署，解壓即用的離線包

請(qǐng)確保您的電腦配置如下：

操作系統(tǒng)：Windows 10/11

顯卡：擁有至少4GB顯存的NVIDIA顯卡

使用說明

通過 GUI[5]可視化界面直接在本地運(yùn)行，無懼隱私泄漏，無須安裝配置編譯環(huán)境，一鍵運(yùn)行。

下載壓縮包，解壓到本地目錄。

準(zhǔn)備好兩個(gè)文件夾，一個(gè)輸入文件夾存放待復(fù)原的圖片，另一個(gè)是輸出文件夾存放修復(fù)好的圖片。

選擇相應(yīng)的功能，目前支持對(duì)人臉(摳好的)、人體(內(nèi)置了人臉檢測(cè)和對(duì)齊模型)、視頻的推理。

軟件特色

CodeFormer直接以圖片為輸入輸出,內(nèi)部自動(dòng)完成修復(fù)過程,使用簡(jiǎn)單,可直接應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景。在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上,CodeFormer均超過其他方法,達(dá)到最佳水平,修復(fù)效果顯著。

非常出色的人臉修復(fù)模型,它提供端到端的人臉修復(fù)方案,集成先進(jìn)技術(shù),實(shí)現(xiàn) Seventh 效果,具有很高的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用潛力,值得我們深入學(xué)習(xí)和運(yùn)用。它的開源實(shí)現(xiàn)和比較小的計(jì)算量也使其很適合在實(shí)際產(chǎn)品中部署。

1.對(duì)deepfacelab切好的aligned強(qiáng)化，直接寫入dfl已有信息，無需重新切臉，強(qiáng)化完可以直接用于訓(xùn)練

2. 關(guān)閉了codeformer里默認(rèn)尺寸放大2倍的功能，改為默認(rèn)1倍尺寸，保持dfl切好的圖不會(huì)出現(xiàn)尺寸不匹配問題

3. 把強(qiáng)化aligned人臉圖和強(qiáng)化整個(gè)圖分開到2個(gè)標(biāo)簽頁(yè)，分別對(duì)應(yīng)alinged文件夾強(qiáng)化和merge文件夾強(qiáng)化，方便新手小白理解

3. 效果實(shí)測(cè)此處對(duì)比3種針對(duì)人臉的清晰化算法：codeFormer，GPEN，GFPGAN