codeformer

CodeFormer 是一款基于深度学习的人脸图像增强与修复开源工具，由南洋理工大学和商汤科技联合研发。它专注于在低质量、模糊、压缩失真或部分遮挡的人脸图像上实现高保真度的重建与细节恢复，广泛应用于老照片修复、视频帧增强及AI内容创作辅助等场景。

软件优势

1. 支持多退化类型联合建模，兼顾清晰度、真实感与身份一致性
2. 提供可调节的“保真-真实”平衡滑块，用户按需控制输出风格
3. 轻量级推理设计，在消费级GPU（如RTX 3060及以上）上可实时处理高清人脸
4. 开源免费，提供完整训练/推理代码与预训练模型
5. 支持批量处理与命令行接口，便于集成至自动化工作流

使用教程

1. 安装依赖：通过pip安装PyTorch及基础库（如torch, torchvision, numpy）
2. 下载预训练模型权重，并放置于指定目录（如weights/CodeFormer.pth）
3. 准备输入图像（建议人脸区域居中、分辨率不低于256×256）
4. 运行Python脚本或使用Gradio WebUI界面上传图片并调整参数
5. 导出修复结果（支持PNG/JPEG格式，可选输出中间特征图用于调试）

更新日志

v1.1.2（2023年10月）：优化CPU推理性能，新增WebUI中文界面支持；
v1.1.0（2023年7月）：引入动态降质模拟模块，提升对强噪声图像的鲁棒性；
v1.0.3（2023年4月）：修复多线程批处理内存泄漏问题，改进边缘伪影抑制；
v1.0.0（2022年12月）：正式发布首个稳定版，开放全部模型权重与文档。