【免费下载】 CodeFormer 开源项目使用教程

1、项目介绍

CodeFormer 是一个用于鲁棒盲人脸修复的开源项目，由 S-Lab 的 Shangchen Zhou、Kelvin C.K. Chan、Chongyi Li 和 Chen Change Loy 开发。该项目在 NeurIPS 2022 上发表，旨在通过代码本查找变换器（Codebook Lookup Transformer）实现对人脸图像的鲁棒修复。CodeFormer 支持多种人脸修复任务，包括人脸修复、颜色增强、修复和背景图像增强。

2、项目快速启动

环境准备

首先，确保你的环境满足以下要求：

• Pytorch >= 1.7.1
• CUDA >= 10.1
• 其他依赖包详见 requirements.txt

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git
   cd CodeFormer
   

2. 创建并激活 Conda 环境：

   conda create -n codeformer python=3.8 -y
   conda activate codeformer
   

3. 安装 Python 依赖：

   pip3 install -r requirements.txt
   python basicsr/setup.py develop
   

4. 安装 dlib（可选，用于人脸检测或裁剪）：

   conda install -c conda-forge dlib
   

快速推理

1. 下载预训练模型：

   python scripts/download_pretrained_models.py facelib
   python scripts/download_pretrained_models.py dlib  # 仅在使用 dlib 人脸检测时需要
   python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer
   

2. 准备测试数据： 将测试图像放入 inputs/TestWhole 文件夹，或裁剪对齐后放入 inputs/cropped_faces 文件夹。

3. 运行推理：

   # 对裁剪对齐的人脸进行修复
   python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [image folder]|[image path]
   
   # 对整个图像进行增强
   python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [image folder]|[image path] --bg_upsampler realesrgan --face_upsample
   
   # 对视频进行增强
   conda install -c conda-forge ffmpeg
   python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path [video path]
   

3、应用案例和最佳实践

人脸修复

CodeFormer 可以用于修复老旧照片中的人脸，恢复其细节和清晰度。通过调整 -w 参数，可以在质量和保真度之间找到平衡。

人脸颜色增强

对于黑白或褪色的照片，CodeFormer 提供了颜色增强功能，可以恢复照片的原始色彩。

人脸修复和背景增强

在修复人脸的同时，CodeFormer 还可以增强背景图像，确保整体图像的和谐统一。

4、典型生态项目

Real-ESRGAN

Real-ESRGAN 是一个用于图像超分辨率的工具，CodeFormer 集成了 Real-ESRGAN 用于背景图像的增强。

BasicSR

BasicSR 是一个开源的图像和视频恢复工具包，CodeFormer 基于 BasicSR 构建，提供了更高级的人脸修复功能。

FaceXLib

FaceXLib 是一个专注于人脸分析和处理的库，CodeFormer 从中借鉴了一些代码，用于人脸检测和对齐。

通过这些生态项目的结合，CodeFormer 能够提供更全面和高效的人脸修复解决方案。