拯救模糊回忆：CodeFormer让老照片修复不再困难

你是否还在为珍藏的老照片模糊不清而惋惜？家族合影中祖辈的面容已经模糊难辨，童年时的珍贵瞬间因保存不当变得斑驳褪色？现在，有了开源项目CodeFormer，即使你不是专业技术人员，也能轻松修复这些珍贵的影像记忆。本文将通过实际案例展示CodeFormer的强大功能，带你一步步掌握老照片修复的技巧，让那些即将消逝的回忆重新焕发生机。

读完本文后，你将能够：

• 了解CodeFormer的核心功能和适用场景
• 掌握使用CodeFormer修复老照片的基本步骤
• 学会处理不同类型的照片损坏问题（模糊、褪色、缺失）
• 欣赏修复前后的对比效果，感受AI技术的魅力

CodeFormer简介：让AI为老照片"美颜"

CodeFormer是一个基于深度学习的人脸修复工具，由南洋理工大学S-Lab开发并在NeurIPS 2022会议上发布。它采用了创新的Codebook Lookup Transformer（码本查找转换器）架构，能够在保持人脸特征真实性的同时，显著提升图像质量。

与传统的图像修复工具相比，CodeFormer具有以下优势：

• 智能修复：不仅修复模糊，还能恢复细节纹理
• 多任务支持：可同时实现修复、上色和补全功能
• 操作简单：无需专业知识，几步即可完成修复
• 开源免费：基于Python开源，可自由使用和二次开发

项目核心代码位于basicsr/archs/codeformer_arch.py，定义了CodeFormer的网络结构和核心算法。

实战案例：老照片的"重生"之旅

1. 模糊人脸修复

许多老照片由于拍摄设备限制或年代久远，人脸部分变得模糊不清。CodeFormer的核心功能就是解决这类问题，通过AI算法重建清晰的 facial 特征。

上图展示了CodeFormer修复严重模糊人脸的效果。左侧为原始模糊图像，右侧为修复后的结果。可以看到，修复后的图像不仅清晰度大幅提升，还保留了人物的原始特征和表情细节。更多案例可查看assets/restoration_result2.png和assets/restoration_result3.png。

2. 黑白照片上色

对于只有黑白版本的老照片，CodeFormer可以智能为其添加自然的色彩，让历史瞬间变得更加生动。

上图左侧是黑白老照片，右侧是使用CodeFormer上色后的效果。算法不仅为人物皮肤、衣物添加了自然的色彩，还能根据场景推断出合理的背景色调。另一案例可参考assets/color_enhancement_result2.png。

3. 破损照片修复

有些老照片可能存在部分缺失或损坏，CodeFormer的人脸补全（inpainting）功能可以智能填补这些缺失区域。

上图展示了对有破损区域的照片进行修复的效果。左侧原始图像中人物面部有明显的白色遮挡区域，右侧修复结果自然地填补了这些区域，使整幅图像恢复完整。更多案例见assets/inpainting_result2.png。

快速上手：三步完成老照片修复

准备工作

首先，需要准备好运行环境和项目代码。CodeFormer基于Python和PyTorch开发，你可以通过以下步骤获取项目并安装依赖：

# 获取项目代码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer
cd CodeFormer

# 创建并激活虚拟环境
conda create -n codeformer python=3.8 -y
conda activate codeformer

# 安装依赖
pip3 install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop

下载预训练模型

CodeFormer需要预训练模型才能正常工作，运行以下命令下载所需模型：

# 下载人脸检测和关键点模型
python scripts/download_pretrained_models.py facelib

# 下载CodeFormer主模型
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

模型将保存在weights/CodeFormer/和weights/facelib/目录下。

开始修复照片

根据照片的具体情况，选择合适的修复命令：

修复完整照片（包含背景）

# 修复整个图像，同时增强背景
python inference_codeformer.py -w 0.7 --bg_upsampler realesrgan --face_upsample --input_path inputs/whole_imgs

• -w 0.7：设置保真度权重，值越小修复效果越强，值越大越接近原图
• --bg_upsampler realesrgan：使用RealESRGAN增强背景
• --face_upsample：对修复后的人脸进一步放大
• --input_path：指定存放待修复照片的文件夹

修复裁剪对齐的人脸

如果已经提前裁剪并对齐了人脸区域，可以使用：

# 修复裁剪对齐的人脸图像
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path inputs/cropped_faces

黑白照片上色

# 为黑白人脸照片上色
python inference_colorization.py --input_path inputs/gray_faces

破损照片补全

# 修复有破损区域的人脸照片
python inference_inpainting.py --input_path inputs/masked_faces

所有修复结果将保存在results/目录下，包含修复后的完整图像和单独的人脸区域。

总结与展望

CodeFormer作为一款强大的开源人脸修复工具，为普通用户提供了专业级的老照片修复能力。通过本文介绍的方法，你可以轻松修复家中珍藏的老照片，让珍贵的回忆重新焕发生机。

项目仍在持续发展中，未来可能会加入更多功能，如背景增强、批量处理优化等。如果你对项目感兴趣，可以关注项目的更新日志docs/history_changelog.md，了解最新进展。

最后，欢迎将修复后的珍贵回忆分享给家人朋友，也欢迎为项目贡献代码或反馈使用体验，共同完善这个有意义的开源工具。

提示：修复效果可能因原始照片质量和损坏程度有所差异，对于严重损坏的照片，可能需要多次调整参数尝试，或结合其他图像编辑工具进行处理。