3行代码实现老照片修复：CodeFormer API接口开发指南-优快云博客

3行代码实现老照片修复：CodeFormer API接口开发指南

【免费下载链接】CodeFormer [NeurIPS 2022] Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer

你是否曾因珍藏的老照片模糊不清而遗憾？是否想为运营活动快速集成人脸修复功能？本文将带你3行代码实现专业级人脸修复API接口，让你的应用轻松拥有NeurIPS 2022获奖算法的强大能力。读完本文你将获得：

3分钟搭建本地人脸修复服务
自定义修复效果的核心参数调优方案
批量处理照片/视频的高效实现方式
完整API接口文档与错误处理方案

项目概述：CodeFormer核心能力

CodeFormer是基于Codebook Lookup Transformer（码本查找变换器）的人脸修复算法，能够在保持人脸真实性的同时显著提升图像质量。该项目由南洋理工大学S-Lab开发，发表于NeurIPS 2022顶会，核心优势在于解决传统方法中过度平滑和细节丢失的问题。

主要功能模块包括：

人脸修复核心模块：basicsr/archs/codeformer_arch.py
人脸检测与对齐工具：facelib/utils/face_restoration_helper.py
批量处理脚本：inference_codeformer.py
视频修复支持：基于basicsr/utils/video_util.py实现

环境准备与依赖安装

基础环境要求

Python 3.8+
PyTorch 1.7.1+
CUDA 10.1+（建议使用GPU加速）

快速安装步骤

# 克隆仓库
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
conda install -c conda-forge dlib  # 用于人脸检测

模型权重下载

# 下载人脸检测模型
python scripts/download_pretrained_models.py facelib

# 下载CodeFormer核心模型
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

模型文件将保存在weights/CodeFormer/和weights/facelib/目录下，总大小约800MB。

API接口核心参数解析

核心参数说明

参数名称	类型	默认值	说明
input_path	str	./inputs/whole_imgs	输入图片/视频路径或文件夹
output_path	str	None	输出结果保存路径
fidelity_weight	float	0.5	保真度权重，范围[0,1]。值越小修复效果越强，值越大越接近原图
upscale	int	2	最终图像放大倍数
has_aligned	bool	False	是否为已裁剪对齐的人脸图像
detection_model	str	retinaface_resnet50	人脸检测模型，可选retinaface_resnet50/YOLOv5l等
bg_upsampler	str	None	背景放大算法，可选realesrgan
face_upsample	bool	False	是否对修复后的人脸单独放大

参数调优指南

fidelity_weight参数是控制修复效果的关键：

低权重(0.1-0.3)：适合严重模糊或损坏的图像，修复效果显著但可能损失部分真实性
中等权重(0.4-0.6)：平衡修复质量和真实性，适用于大多数场景
高权重(0.7-1.0)：保留更多原图细节，适合轻微模糊的图像修复

基础API调用示例

1. 单张完整图像修复

import cv2
from inference_codeformer import CodeFormerPredictor

# 初始化预测器
predictor = CodeFormerPredictor(
    fidelity_weight=0.5,
    upscale=2,
    detection_model='retinaface_resnet50',
    bg_upsampler='realesrgan',
    face_upsample=True
)

# 加载并修复图像
img = cv2.imread('inputs/whole_imgs/01.jpg')
result = predictor.process(img)

# 保存结果
cv2.imwrite('results/restored_img.jpg', result)

修复效果对比：

2. 已对齐人脸图像修复

对于已裁剪对齐的512x512人脸图像，可使用--has_aligned参数获得更好效果：

predictor = CodeFormerPredictor(
    fidelity_weight=0.3,
    has_aligned=True  # 关键参数：已对齐人脸
)

# 处理文件夹中的所有对齐人脸
result = predictor.process_folder(
    input_folder='inputs/cropped_faces',
    output_folder='results/cropped_restored'
)

示例输入位于inputs/cropped_faces/目录，包含爱因斯坦、梦露等名人的对齐人脸图像。

3. 视频修复实现

# 视频修复示例
predictor = CodeFormerPredictor(
    fidelity_weight=0.6,
    upscale=2,
    bg_upsampler='realesrgan',
    save_video_fps=30
)

# 处理视频文件
predictor.process_video(
    input_path='inputs/test_video.mp4',
    output_path='results/restored_video.mp4'
)

视频处理会先分解为帧图像，修复后重新合成为视频并保留音频轨道。

高级功能实现

批量处理API

from inference_codeformer import batch_process

# 批量处理配置
config = {
    'input_path': 'inputs/whole_imgs',
    'output_path': 'results/batch_process',
    'fidelity_weight': 0.5,
    'upscale': 2,
    'bg_upsampler': 'realesrgan',
    'face_upsample': True,
    'draw_box': False  # 是否绘制人脸检测框
}

# 执行批量处理
batch_process(config)

批量处理结果将按类别保存在：

results/batch_process/final_results/：完整修复图像
results/batch_process/restored_faces/：仅修复后的人脸区域
results/batch_process/cropped_faces/：检测并裁剪的人脸区域

颜色增强与人脸修复结合

# 颜色增强示例
from inference_colorization import ColorizationPredictor

color_predictor = ColorizationPredictor()
restored_img = color_predictor.process('inputs/gray_faces/Einstein01.png')
cv2.imwrite('results/colorized_einstein.png', restored_img)

该功能特别适合老照片上色，输入文件夹inputs/gray_faces/提供了多个黑白人脸样本。

人脸修复与补全

对于有遮挡或损坏的人脸图像，可使用inpainting功能：

from inference_inpainting import InpaintingPredictor

inpaint_predictor = InpaintingPredictor()
result = inpaint_predictor.process('inputs/masked_faces/00105.png')
cv2.imwrite('results/inpainted_face.png', result)

输入图像需要预先用白色画笔标记需要修复的区域，示例见inputs/masked_faces/目录。

常见问题与解决方案

性能优化建议

GPU内存不足：降低bg_tile参数（默认400），如设置为200
```
predictor = CodeFormerPredictor(bg_tile=200)
```

处理速度慢：关闭背景放大或使用更小的检测模型

predictor = CodeFormerPredictor(
    bg_upsampler=None,
    detection_model='YOLOv5n'  # 轻量级检测模型
)

错误处理与调试

常见错误及解决方法：

错误类型	可能原因	解决方案
模型下载失败	网络问题	使用备用下载脚本：python scripts/download_pretrained_models_from_gdrive.py
人脸检测失败	图像中人脸过小	调整检测阈值或使用`--only_center_face`参数
推理速度过慢	CPU模式运行	检查PyTorch是否正确安装CUDA支持
输出图像扭曲	人脸对齐失败	使用`scripts/crop_align_face.py`预处理图像

应用场景与扩展实现

典型应用场景

老照片修复：批量处理老照片，恢复珍贵记忆

# 老照片修复最佳参数
predictor = CodeFormerPredictor(
    fidelity_weight=0.4,
    upscale=4,
    bg_upsampler='realesrgan',
    face_upsample=True
)

视频增强：修复低清视频中的人脸部分

# 视频修复示例
predictor.process_video(
    input_path='old_family_video.mp4',
    output_path='restored_video.mp4',
    save_video_fps=24
)

AI绘画优化：提升AI生成人脸的细节质量

# 优化AI生成的人脸图像
predictor = CodeFormerPredictor(fidelity_weight=0.7)  # 较高保真度保留风格

扩展功能实现

Web服务部署：结合Flask/FastAPI构建API服务

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import io
import cv2
from inference_codeformer import CodeFormerPredictor
import numpy as np

app = FastAPI()
predictor = CodeFormerPredictor(fidelity_weight=0.5)

@app.post("/restore_face")
async def restore_face(file: UploadFile = File(...)):
    # 读取上传文件
    contents = await file.read()
    nparr = np.frombuffer(contents, np.uint8)
    img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)

    # 处理图像
    result = predictor.process(img)

    # 返回结果
    is_success, buffer = cv2.imencode(".jpg", result)
    io_buf = io.BytesIO(buffer)
    return StreamingResponse(io_buf, media_type="image/jpeg")

批量视频处理：结合ffmpeg实现目录监控自动处理

import os
import time
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler

class VideoHandler(FileSystemEventHandler):
    def on_created(self, event):
        if event.is_directory:
            return
        if event.src_path.endswith(('.mp4', '.mov', '.avi')):
            print(f"检测到新视频: {event.src_path}")
            # 处理新视频
            predictor.process_video(
                input_path=event.src_path,
                output_path=os.path.join('results/videos', os.path.basename(event.src_path))
            )

# 启动监控
observer = Observer()
observer.schedule(VideoHandler(), path='watch_folder', recursive=False)
observer.start()

总结与最佳实践

核心要点总结

参数选择建议：
- 日常照片修复：fidelity_weight=0.5, upscale=2
- 严重模糊图像：fidelity_weight=0.2-0.3, upscale=4
- 视频处理：fidelity_weight=0.6, bg_upsampler=None（提高速度）
性能优化：
- 批量处理时使用--face_upsample而非整体放大
- 对于高清图像，先缩放到1024px以内再处理
质量控制：
- 关键图像建议尝试0.3/0.5/0.7三个权重值对比
- 使用--draw_box参数验证人脸检测效果

进阶学习资源

官方训练文档：docs/train.md
API完整文档：inference_codeformer.py
视频教程：项目GitHub主页提供详细演示

通过本文介绍的API接口，你可以轻松将专业级人脸修复功能集成到自己的应用中。无论是开发老照片修复App、优化社交媒体头像，还是构建视频编辑工具，CodeFormer都能提供强大的技术支持。建议从基础参数开始尝试，逐步探索高级功能，创造独特的用户体验。

欢迎在项目中应用CodeFormer，并分享你的创新应用场景！

【免费下载链接】CodeFormer [NeurIPS 2022] Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考