最完整CodeFormer指南：从安装到实现人脸修复的一站式教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer 引言：告别模糊人脸，CodeFormer带来的视觉革命
你是否曾遇到过珍贵老照片中人脸模糊不清的问题？或者在处理AI生成的人像时，发现细节丢失严重？作为NeurIPS 2022的明星项目，CodeFormer（Codebook Lookup Transformer）为解决这些难题提供了革命性的解决方案。本教程将带你从环境搭建到实际应用，全面掌握这一强大的人脸修复工具。
读完本教程，你将能够：
- 成功搭建CodeFormer的完整运行环境
- 掌握人脸修复、上色和修复的核心功能
- 理解模型工作原理并调整参数优化结果
- 处理单张图片、批量文件甚至视频内容
- 探索高级应用和模型训练的可能性
1. CodeFormer简介：技术原理与核心优势
1.1 什么是CodeFormer？
CodeFormer是一个基于Transformer架构的盲人脸修复模型，专为解决各种退化条件下的人脸图像恢复而设计。它创新性地引入了代码本查找机制（Codebook Lookup），能够在保持人脸身份特征的同时，生成高度逼真的细节。
1.2 核心技术架构
CodeFormer的网络结构主要由以下几个部分组成：
- 特征提取网络：从退化图像中提取多层次特征
- Codebook Lookup Transformer：利用预训练的代码本进行特征映射和修复
- 解码器：将修复后的特征映射重建为高分辨率人脸图像
- 多损失函数：结合感知损失、GAN损失等确保视觉质量和身份一致性
1.3 主要功能与应用场景
CodeFormer提供四大核心功能，满足不同场景需求：
| 功能 | 应用场景 | 输入要求 | 典型用例 |
|---|---|---|---|
| 人脸修复 | 老照片修复、低清人像增强 | 完整图像或裁剪对齐人脸 | 历史照片修复、监控图像增强 |
| 人脸上色 | 黑白照片上色、褪色照片修复 | 裁剪对齐的灰度人脸 | 老照片色彩恢复、电影片段上色 |
| 人脸修复 | 去除人脸瑕疵、填补缺失区域 | 带掩码的裁剪对齐人脸 | 去除面部遮挡、修复扫描缺陷 |
| 视频增强 | 提升视频中人脸质量 | 视频文件 | 家庭录像修复、低清视频增强 |
2. 环境搭建：从零开始的安装指南
2.1 系统要求与依赖项
在开始安装前，请确保你的系统满足以下要求：
- 操作系统：Linux (推荐Ubuntu 18.04+) 或 Windows 10/11
- 硬件：NVIDIA GPU (至少8GB显存)，CPU多核处理器，16GB以上内存
- 软件：Python 3.8+, CUDA 10.1+, PyTorch 1.7.1+
2.2 完整安装步骤
2.2.1 获取代码仓库
首先克隆CodeFormer仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer
cd CodeFormer
2.2.2 创建并激活虚拟环境
使用Anaconda创建专用虚拟环境：
conda create -n codeformer python=3.8 -y
conda activate codeformer
2.2.3 安装依赖包
安装Python依赖项：
pip3 install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop
conda install -c conda-forge dlib -y
注意：dlib库用于人脸检测和裁剪，是可选但推荐安装的组件
2.2.4 验证安装
安装完成后，可以通过以下命令验证基础环境是否正常：
python -c "import torch; print('PyTorch版本:', torch.__version__)"
python -c "import cv2; print('OpenCV版本:', cv2.__version__)"
python -c "import basicsr; print('BasicSR版本:', basicsr.__version__)"
3. 模型下载：获取预训练权重
3.1 模型文件说明
CodeFormer需要以下几类模型文件：
- facelib模型：用于人脸检测和对齐
- dlib模型：可选，用于更精确的人脸检测
- CodeFormer主模型：用于人脸修复核心功能
- VQGAN模型：用于特征编码（训练时需要）
3.2 自动下载脚本
推荐使用官方提供的脚本自动下载所需模型：
# 下载facelib模型
python scripts/download_pretrained_models.py facelib
# 下载dlib模型（可选）
python scripts/download_pretrained_models.py dlib
# 下载CodeFormer主模型
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer
3.3 手动下载选项
如果自动下载失败，可以手动下载模型文件：
- 访问CodeFormer的GitCode仓库发布页面
- 下载以下文件到对应目录：
- facelib模型 →
weights/facelib/ - CodeFormer模型 →
weights/CodeFormer/
- facelib模型 →
- 解压并确认文件结构正确
4. 快速上手：基础功能实战
4.1 人脸修复（针对裁剪对齐的人脸）
对于已经裁剪并对齐的人脸图像（推荐尺寸512x512），使用以下命令进行修复：
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path inputs/cropped_faces
参数说明：
-w：保真度权重，范围[0,1]，较小的值产生更高质量结果，较大的值保持更多原始特征--has_aligned：指定输入为已对齐的人脸--input_path：输入文件或文件夹路径
修复结果将保存在results/CodeFormer/[时间戳]/目录下。
4.2 整图人脸增强
处理包含人脸的完整图像：
python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path inputs/whole_imgs
添加背景增强和人脸超分：
python inference_codeformer.py -w 0.7 --bg_upsampler realesrgan --face_upsample --input_path inputs/whole_imgs
4.3 人脸上色
为黑白或褪色人脸图像上色：
python inference_colorization.py --input_path inputs/gray_faces
4.4 人脸修复
修复人脸图像中的瑕疵或缺失区域：
python inference_inpainting.py --input_path inputs/masked_faces
注意：输入图像需要包含白色掩码区域，表示需要修复的部分
5. 参数详解：优化你的修复结果
5.1 核心参数调整指南
5.1.1 保真度权重（-w）
这是最重要的参数，控制修复结果的质量与保真度平衡：
| w值 | 效果特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 0.0 | 最高质量，可能改变身份特征 | 严重退化、模糊的图像 |
| 0.3 | 高质量，轻微身份调整 | 一般质量提升需求 |
| 0.5 | 平衡质量与保真度 | 大多数常规修复 |
| 0.7 | 高保真度，保留更多原始特征 | 需要精确保留身份的场景 |
| 1.0 | 最高保真度，质量可能下降 | 轻微退化，主要保留原始特征 |
5.1.2 人脸检测参数
# 使用dlib检测器（更精确但速度较慢）
python inference_codeformer.py --face_detector dlib --input_path inputs/whole_imgs
# 调整检测阈值
python inference_codeformer.py --detection_threshold 0.8 --input_path inputs/whole_imgs
5.2 批量处理与自动化
对多个文件进行批量处理：
# 处理整个文件夹
python inference_codeformer.py -w 0.5 --input_path inputs/cropped_faces --output_path results/batch_processing
# 递归处理子文件夹
python inference_codeformer.py -w 0.5 --input_path inputs/ --recursive --output_path results/recursive_processing
6. 视频处理：让动态画面重获清晰
6.1 视频处理准备
处理视频前，需要安装ffmpeg：
conda install -c conda-forge ffmpeg -y
6.2 基础视频增强
python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path inputs/sample_video.mp4
6.3 高级视频处理选项
# 指定输出视频质量
python inference_codeformer.py --input_path inputs/video.mp4 --video_quality 0.8
# 调整处理帧率
python inference_codeformer.py --input_path inputs/video.mp4 --fps 24
# 处理视频片段
python inference_codeformer.py --input_path inputs/video.mp4 --start_time 00:01:20 --end_time 00:02:30
视频处理结果将保存为MP4文件，包含原始音频轨道。
7. 高级应用：模型训练与定制化
7.1 训练准备
7.1.1 数据集准备
CodeFormer训练主要使用FFHQ数据集：
# 下载FFHQ数据集（需约70GB空间）
# 请参考FFHQ官方获取方式：https://github.com/NVlabs/ffhq-dataset
7.1.2 训练环境要求
- 多GPU环境（推荐8张GPU）
- 至少200GB存储空间
- 稳定的训练时间（单阶段训练可能需要数周）
7.2 三阶段训练流程
CodeFormer的训练分为三个主要阶段：
7.2.1 阶段一：训练VQGAN
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
生成预计算的代码序列：
python scripts/generate_latent_gt.py
7.2.2 阶段二：训练CodeFormer (w=0)
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4322 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage2.yml --launcher pytorch
7.2.3 阶段三：训练CodeFormer (w=1)
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --master_port=4323 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_stage3.yml --launcher pytorch
7.3 模型微调
针对特定数据集微调模型：
# 使用预训练权重继续训练
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port=4324 basicsr/train.py -opt options/CodeFormer_finetune.yml --launcher pytorch --load_path weights/CodeFormer/codeformer.pth
8. 常见问题与解决方案
8.1 安装问题
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 缺少依赖包 | 确保已运行pip install -r requirements.txt |
| BasicSR导入错误 | 运行python basicsr/setup.py develop重新安装 |
| CUDA版本不匹配 | 检查PyTorch与CUDA版本兼容性 |
8.2 运行问题
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 模型下载失败 | 手动下载模型并放置到对应目录 |
| GPU内存不足 | 减小输入图像尺寸或使用更低分辨率 |
| 人脸检测失败 | 尝试--face_detector dlib参数 |
| 中文路径问题 | 确保所有路径不包含中文字符 |
8.3 结果优化
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 结果过于模糊 | 减小-w参数值，如-w 0.3 |
| 人脸特征扭曲 | 增大-w参数值，如-w 0.8 |
| 背景处理不佳 | 添加--bg_upsampler realesrgan参数 |
| 细节不足 | 使用--face_upsample开启人脸超分 |
9. 总结与展望
CodeFormer作为当前领先的盲人脸修复模型，凭借其创新的代码本查找Transformer架构，在处理各种退化人脸图像方面表现出色。通过本教程，你已经掌握了从环境搭建到高级应用的全部知识。
未来，CodeFormer还有以下发展方向值得关注：
- 实时人脸修复性能优化
- 移动端部署可能性
- 更精细的人脸属性控制
- 与其他生成模型的结合应用
如果你在使用过程中遇到问题或有创新应用，欢迎参与项目社区讨论和贡献。
附录：命令参考速查表
基础功能
# 修复裁剪对齐人脸
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [路径]
# 整图人脸增强
python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [路径]
# 人脸上色
python inference_colorization.py --input_path [路径]
# 人脸修复
python inference_inpainting.py --input_path [路径]
# 视频增强
python inference_codeformer.py --input_path [视频路径] --bg_upsampler realesrgan --face_upsample
高级选项
# 调整保真度权重
-w [0-1]
# 选择人脸检测器
--face_detector [yolov5|dlib]
# 背景增强
--bg_upsampler realesrgan
# 人脸超分
--face_upsample
# 指定输出目录
--output_path [路径]
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
