人脸清晰化神器codeFormer图形界面包GUI-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了人脸清晰化神器codeFormer图形界面包GUI。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在NeurIPS 2022上，南洋理工大学-商汤科技联合研究中心S-Lab提出了一种基于VQGAN+Transformer的人脸复原模型CodeFormer，效果是真的强大，先展示下效果，用的官方案例效果图。

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官方给出的代码见这里传送门

由于源码对小白不友好，装环境难题直接阻拦大部分用户，为此我打包好了所需的python环境，做了一个图形GUI包，无需你本地安装python环境也可使用，下载链接放在文末

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用法很简单

如果运行被360拦截，请关闭360。所有源代码均公开可见，在_internal文件夹里可查看，无需担心程序后门

我这个打包版本的功能，除了codeformer本身功能之外，还有以下功能：
1. 对deepfacelab切好的aligned强化，直接写入dfl已有信息，无需重新切脸，强化完可以直接用于训练

2. 关闭了codeformer里默认尺寸放大2倍的功能，改为默认1倍尺寸，保持dfl切好的图不会出现尺寸不匹配问题
3. 把强化aligned人脸图和强化整个图分开到2个标签页，分别对应alinged文件夹强化和merge文件夹强化，方便新手小白理解

此处对比3种针对人脸的清晰化算法：codeFormer，GPEN，GFPGAN

使用老婆新垣结衣的图做测试

先测试正面情况：

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正面效果上，codeFormer（以下简称CF）效果最好，清晰又清爽，原人物的身份特征保留完好
GPEN其次，清晰，但会增加一种油腻感，会平白增加一些雀斑一样的东西，原人物的身份特征保留完好
GFPGAN最垃圾，人物的身份特征会受影响，都看不出这是新垣结衣了

再测试小侧面情况

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小侧面效果，
CF清爽自然，但眼神有变化
GPEN油腻，但眼神有变化
GFPGAN反而效果好一点

再测试大侧面情况

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大侧面效果上，CF和GPEN都不太好，眼神跟鬼一样。GFPGAN更烂

codeFormer算法里有个w参数控制追求细节还是忠于原图，对比如下

这个没有好坏之分，看个人喜好了

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下载链接

（已更新支持40系显卡）

链接：https://pan.baidu.com/s/1C48Fjanjki4-JupwoyKS6Q?pwd=1c2i
提取码：1c2i
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-796890.html

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