CodeFormer,视频,图片去马赛克软件内置AI功能,一键启动懒人包

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你们有没有遇到过这样的烦恼:在网上看到一张有趣的图片或者视频,结果上面打了一堆马赛克,让人看不清细节?别担心,我找到了一个神奇的工具,能帮你把这些碍眼的马赛克去掉,让图片和视频恢复清晰。

别急,我这就告诉你怎么用这个工具。首先,你得先下载这个工具,然后解压。解压后,你会看到一个叫做“启动程序.bat”的文件,双击它,工具就会启动。

启动后,你会看到两个选项:一个是处理图片,另一个是处理视频。你可以根据需要选择。选好后,你只需要找到你想要处理的文件,然后告诉工具你想让处理后的文件保存在哪里。接下来,就是点击开始处理,一切都交给工具吧。

如果你的电脑上装了360安全卫士之类的安全软件,可能会弹出警告。别担心,这个工具是安全的,你可以选择暂时关闭安全软件。而且,这个工具的源代码是公开的,你可以查看,确保没有确保没有安全隐患。

使用这个工具后,你会发现,原本模糊的图片变得清晰多了,甚至能看到很多之前看不到的细节。操作简单,效果惊人,这科技的力量真是让人大开眼界!

不过,我得提醒大家,不是所有的马赛克都能被完全去除。有些马赛克是直接嵌入到图片像素里的,那种就很难去掉。但CodeFormer能尽可能地修复视频或图片里的马赛克,虽然不能完全还原原图,但至少能让我们看得更清楚一些。

codeformer去马赛克的核心优势在于其卓越的去马赛克技术。通过先进的算法,可以精准地识别并去除图像中的马赛克区域,同时保持周围细节的完整性。无论是小范围的局部马赛克,还是大面积的模糊区域,都能够被有效处理,使原本模糊不清的部分变得清晰可见。

对于一些因各种原因导致损坏或者存在瑕疵的图片,这款应用同样有着出色的表现。它可以智能分析图像特征,自动填补缺失部分,调整色彩和亮度,使得修复后的图片看起来更加自然和谐,几乎看不出任何修补痕迹。

资源自取链接:夸克网盘分享

### 如何使用CodeFormer模型进行视频马赛克处理 #### 准备工作 为了能够有效地应用CodeFormer模型来执行视频中的图像修复任务,特别是针对去除马赛克的效果,首先需要准备环境并加载必要的库。通常情况下,这涉及到安装PyTorch以及特定版本的torchvision和其他依赖项。 #### 加载预训练模型 CodeFormer是一个基于编码器-解码器架构的人脸修复工具,在实际操作前应当先下载官方提供的预训练权重文件。可以通过访问项目主页获取最新的发布版链接[^1]。 ```python from codeformer import CodeFormer import torch device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = CodeFormer().to(device) ckpt_path = "path_to_pretrained_weights" checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['params_ema']) ``` #### 处理单帧图片 对于每一帧画面而言,可以将其视为静态图像来进行单独处理。读取一桢图像数据之后调整尺寸使之适应输入要求,并转换成适合网络接收的形式送入到已经加载好的CodeFormer实例当中完成预测过程。 ```python from PIL import Image import numpy as np def process_image(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') w, h = img.size scale = max(w, h) / 512. new_w, new_h = int(np.floor(w/scale)), int(np.floor(h/scale)) # Resize and normalize the image before feeding into network transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((new_h, new_w)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]) ]) tensor_img = transform(img)[None,...].to(device) with torch.no_grad(): output_tensor = model(tensor_img) return output_tensor.cpu() ``` #### 合成最终结果 当所有帧都经过上述流程后得到对应的修复版本,则可以根据原始顺序重新组合起来形成完整的无损质量影片片段。需要注意的是这里假设每张图像是连续存储在一起构成了一部短片;如果是从真实世界采集来的素材则可能还需要额外考虑时间戳同步等问题。 ```python frames = [] # List of processed frame tensors for i in range(total_frames): frame_output = process_image(f"path/to/frame_{i}.png") frames.append(frame_output.squeeze()) final_video = torch.stack(frames) save_as_video(final_video, save_path="output.mp4", fps=original_fps) ```
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