CodeFormer介绍
CodeFormer是由南洋理工大学-商汤科技联合研究中心S-Lab在NeurIPS 2022上提出的一种基于VQGAN+Transformer的人脸复原模型。该方法基于预训练VQGAN离散码本空间，改变复原任务的固有范式，将人脸复原任务转成Code序列的预测任务，大幅度降低了复原任务映射的不确定性，同时VQGAN的码本先验也为复原任务提供了丰富的人脸细节。最后，通过Transformer全局建模，进一步增加了模型对严重退化的鲁棒性，使得复原的人脸更加真实。
主要用途：老照片修复与增强、面部修复、面部颜色增强和修复、马赛克还原等。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.11253.pdf
代码地址：https://github.com/sczhou/CodeFormer
环境搭建
conda环境安装
conda环境准备详见：annoconda
Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。
Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易，同时对环境可以统一管理的发行版本。
下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
# 清华镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 阿里云镜像源
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
注：给pip添加镜像和给conda添加镜像源是不同的，上述conda config添加的源实测不能用的（上述的是pip的镜像源，不能在conda下用），正确应该是：
给pip添加清华通道：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple给conda添加清华通道：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main运行环境构建
git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer
conda create -n codeformer python=3.9
conda activate codeformer
pip install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop
conda install ffmpeg
pip install ffmpy模型下载
python scripts/download_pretrained_models.py facelib
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormerparsing_parsenet 下载模型存储到weights/facelib/目录下
codeformer_colorization下载模型存储到weights/CodeFormer/目录下
codeformer_inpainting下载模型存储到weights/CodeFormer/目录下
RealESRGAN_x2plus下载模型存储到weights/realesrgan/目录下
如何使用
人脸复原
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path inputs/cropped_faces/0143.png
全图片增强
python inference_codeformer.py -w 0.7 --bg_upsampler realesrgan --face_upsample --input_path data/test4.png
人脸颜色增强
python inference_colorization.py --input_path inputs/cropped_faces/0368.png
人脸补全
python inference_inpainting.py --input_path inputs/masked_faces/00105.png
其他资源
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