终极指南：如何用CodeFormer实现AI人脸修复？2025年最新完整教程 🚀
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer CodeFormer是一个基于NeurIPS 2022论文的开源AI人脸修复工具，它采用创新的Codebook Lookup Transformer技术，能快速修复模糊、破损或低质量人脸图像，同时支持颜色增强和人脸补全功能。无论是老照片修复、模糊人脸清晰化，还是旧照片上色，CodeFormer都能提供专业级效果。
📌 为什么选择CodeFormer？三大核心优势解析
✨ 强大的修复能力：从模糊到高清的蜕变
CodeFormer采用两阶段修复机制，先通过VQGAN生成人脸特征编码，再通过Transformer模型进行细节重建。这种架构使其在处理严重模糊、压缩失真或部分遮挡的人脸时表现卓越。
图1：CodeFormer人脸修复效果展示，左侧为输入模糊图像，右侧为修复后高清结果（AI人脸修复）
🎨 多功能集成：不止修复，更能焕新
除了基础修复功能，CodeFormer还内置两大实用工具：
- 颜色增强：自动为黑白照片上色或修复褪色照片的色彩
- 人脸补全：智能填充人脸缺失区域，如老照片的破损部分
图2：CodeFormer颜色增强功能示例，将黑白人脸照片转为彩色（AI照片上色）
🧩 模块化设计：灵活适配不同需求
项目核心代码组织清晰，主要功能模块包括：
🚀 快速上手：三步完成你的第一次人脸修复
1️⃣ 环境准备：零基础也能轻松配置
系统要求：Python 3.8+，PyTorch 1.7.1+，CUDA 10.1+（推荐GPU加速）
一键安装依赖：
# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer
cd CodeFormer
# 安装依赖包
pip3 install -r requirements.txt
# 安装PyTorch（以CUDA 10.2为例）
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102
2️⃣ 模型下载：获取预训练权重
CodeFormer需要预训练模型才能工作，运行官方脚本自动下载：
# 下载人脸检测和修复模型
python scripts/download_pretrained_models.py facelib
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer
模型将保存在weights/目录下，包含：
- 人脸检测模型：weights/facelib/
- CodeFormer主模型：weights/CodeFormer/
3️⃣ 开始修复：一行命令搞定
修复整图中的人脸：
python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path inputs/whole_imgs/01.jpg --output_path results/
参数说明：
-w：控制修复强度（0-1之间，值越大修复效果越强）--input_path：输入图片路径（支持单张图片或文件夹）--output_path：输出结果保存路径
💡 实用技巧：让修复效果更上一层楼
🎯 选择合适的修复强度
根据图片质量调整-w参数：
- 轻度模糊（如手机照片）：w=0.5-0.7
- 中度模糊（如老照片）：w=0.7-0.9
- 严重模糊（如低分辨率截图）：w=0.9-1.0
图3：不同w值的修复效果对比，从左到右w值分别为0.5、0.7和0.9（人脸修复参数设置）
📸 预处理提升效果
对于质量极差的图片，建议先进行简单预处理：
- 裁剪人脸区域（使用scripts/crop_align_face.py）
- 调整亮度对比度，避免过暗或过曝
- 去除明显噪点
🖌️ 后处理微调
修复后的图片可进行简单调整：
- 使用Photoshop微调肤色
- 调整锐化程度增强细节
- 轻微调色使整体风格统一
🔧 常见问题解决方案
❌ 模型下载失败怎么办？
如果自动下载脚本失效，可以手动下载模型：
- 访问项目Release页面
- 下载
facelib.zip和CodeFormer.zip - 解压到weights/目录下
🐢 处理速度太慢？
- GPU加速：确保已安装CUDA版本的PyTorch
- 降低分辨率：对超大图片先缩放到合适尺寸（建议512x512）
- 批量处理：使用文件夹模式一次性处理多张图片
👤 人脸检测不准确？
CodeFormer默认使用dlib人脸检测器，如效果不佳可尝试：
# 在inference_codeformer.py中修改检测参数
face_helper = FaceRestorationHelper(
upscale_factor=2,
face_size=512,
det_model='retinaface' # 切换到retinaface检测器
)
📚 进阶探索：从使用到定制
🧠 了解工作原理：CodeFormer的内部机制
CodeFormer采用创新的"代码本查找Transformer"架构，其核心思想是：
- 将人脸图像编码为离散代码序列
- 通过Transformer预测高质量代码序列
- 解码生成最终修复图像
图4：CodeFormer网络架构示意图，展示了从输入到输出的完整流程（AI修复算法）
🛠️ 自定义训练：训练专属模型
如果你有特定需求，可以训练自己的模型：
- 准备数据集（如FFHQ）
- 训练VQGAN：
python basicsr/train.py -opt options/VQGAN_512_ds32_nearest_stage1.yml - 训练CodeFormer：
python basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage2.yml
详细训练流程参见官方文档：docs/train.md
🎉 结语：释放老照片的新生命
CodeFormer凭借其强大的AI修复能力，让每个人都能轻松修复珍贵的老照片，重现美好回忆。无论是家庭老照片修复，还是历史影像还原，它都能成为你的得力助手。
现在就动手试试吧！将你的老照片放入inputs/whole_imgs/目录，运行修复命令，见证AI的神奇魔力 ✨
提示：项目持续更新中，定期关注requirements.txt获取最新依赖信息，确保最佳体验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
