CodeFormer项目训练全流程详解：从VQGAN到可控图像生成

芮奕滢Kirby

于 2025-06-02 09:04:03 发布

阅读量335

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00068/article/details/148375423

CodeFormer项目训练全流程详解：从VQGAN到可控图像生成

CodeFormer [NeurIPS 2022] Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer

项目概述

CodeFormer是一个基于深度学习的图像生成与修复框架，其核心创新在于将图像编码为离散的code序列，并通过Transformer结构实现高质量的图像重建与编辑。本文将全面解析CodeFormer的三阶段训练流程，帮助开发者理解其技术原理并掌握训练方法。

训练准备

数据集准备

训练CodeFormer需要高质量的人脸数据集，推荐使用FFHQ数据集(Flickr-Faces-HQ)。该数据集包含70,000张1024×1024分辨率的高质量人脸图像，具有丰富的姿态、年龄和表情变化。

数据集预处理建议：

统一调整图像尺寸至512×512分辨率
建议进行人脸对齐处理
可考虑数据增强策略如随机翻转、色彩抖动等

三阶段训练详解

第一阶段：VQGAN训练

VQGAN(矢量量化生成对抗网络)是CodeFormer的基础组件，负责将图像编码为离散的code序列。

训练命令：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4321 basicsr/train.py -opt options/VQGAN_512_ds32_nearest_stage1.yml --launcher pytorch

技术要点：

使用8个GPU进行分布式训练
配置文件中定义了网络结构、损失函数等关键参数
训练完成后会生成图像编码器(encoder)和解码器(decoder)

预计算code序列：

python scripts/generate_latent_gt.py

此步骤可显著加速后续训练阶段，建议在VQGAN训练完成后执行。

第二阶段：CodeFormer基础训练(w=0)

此阶段训练CodeFormer的核心模块，学习从模糊/损坏图像预测原始code序列的能力。

训练命令：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4322 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage2.yml --launcher pytorch

模型特点：

采用Transformer架构处理code序列
w=0表示不使用可控性调节
专注于图像重建质量的提升

第三阶段：可控性训练(w=1)

最终阶段引入可控性模块，通过调节权重参数w实现生成结果的可控性。

训练命令：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4323 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage3.yml --launcher pytorch

可控性原理：

w参数范围[0,1]控制生成结果的保真度与质量平衡
w=0倾向保留更多输入特征
w=1倾向生成更高质量但可能改变原始特征的结果

训练技巧与建议

硬件配置：
- 建议使用多GPU训练(至少4块GPU)
- 显存建议不低于16GB/GPU
训练监控：
- 定期检查损失曲线
- 使用验证集评估模型性能
- 可视化生成结果监控训练进度
参数调整：
- 学习率可根据实际情况调整
- batch size影响训练稳定性，建议保持与配置文件一致
- 训练轮次(epoch)可根据数据集大小调整
故障排除：
- 出现NaN值时降低学习率
- 训练不稳定时可尝试梯度裁剪
- 显存不足时减小batch size或使用梯度累积