codeformer修复马赛克(Replicate Codeformer Advices)

codeformer修复马赛克是由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发的一种基于 AI 技术深度学习的人脸复原模型。它是人工智能在图像处理领域的一项重要成果，旨在解决图像中因各种原因导致的人脸模糊、失真等问题。这是 CodeFormer 最为人熟知的功能。它可以对带有马赛克的图像进行修复，通过先进的神经网络算法，尝试还原出被马赛克遮挡的原始图像信息，尽可能地使图像变得清晰可辨。

使用教程

codeformer修复马赛克怎么设置

老照片修复：能够修复老旧照片中因年代久远、保存不当等原因出现的模糊、褪色、破损等问题，让老照片重新焕发出清晰的面貌。

黑白照片彩色化：可以对黑白照片进行彩色化处理，根据图像的内容和特征，智能地为黑白照片添加合理的色彩，使其更加生动、逼真。

低码率视频增强：对于低分辨率、低码率的视频，CodeFormer 能够提升其画质，增加视频的细节和清晰度，改善视觉效果。

使用方式：

在线使用：作者将该模型打包至抱抱脸（Hugging Face）平台上，用户可以直接在网页端访问使用。这种方式方便快捷，无需在本地进行复杂的环境配置，但可能会受到网络速度和平台使用限制的影响。

本地部署：用户可以在 GitHub 上按照相关的说明文档配置环境，将模型下载到本地进行使用。这种方式需要一定的技术基础和时间成本，但可以获得更好的性能和隐私保护，并且可以根据自己的需求进行定制化开发。

使用 APP：有一些开发者基于 CodeFormer 开发了相关的应用程序，例如安卓端的 CodeFormer APP，用户可以在应用商店下载安装。这些 APP 通常提供了简洁的操作界面，方便用户快速上手。

攻略（以本地部署为例）：

环境准备：

安装 Miniconda3：Miniconda 是一个用于管理 Python 环境的工具，可以帮助用户轻松地创建和管理不同的 Python 环境。前往 Miniconda 官方网站下载并安装适合您操作系统的版本。

创建 Python 环境：打开命令提示符或终端，输入conda create -n codeformer python=3.8创建一个名为 “codeformer” 的 Python 3.8 环境。

激活环境：创建完成后，输入conda activate codeformer激活该环境。

安装依赖项：

安装基础依赖：在激活的环境中，输入pip install -r requirements.txt安装项目所需的基础依赖项。requirements.txt 是一个文本文件，里面列出了项目所需的所有 Python 库及其版本信息。

安装 Cython：如果在安装过程中遇到报错提示缺少 Cython，输入pip install cython进行安装。

安装其他库：根据项目的具体需求，可能还需要安装一些其他的库，例如conda install -c conda-forge dlib安装 dlib 库，conda install -c conda-forge ffmpeg安装 ffmpeg 库（用于视频处理）。

下载模型：

前往项目的 GitHub 页面（https://github.com/sczhou/codeformer）。

在页面中找到 “Releases” 选项，点击进入后可以看到不同版本的模型文件。根据自己的需求选择合适的版本进行下载，例如 “v0.1.0” 版本。

将下载好的模型文件解压，并将其放置在一个合适的位置，以便后续在代码中调用。

运行代码：

准备好待处理的图片或视频文件，并将其放置在一个指定的文件夹中，例如 “inputs” 文件夹。

打开代码编辑器，编写 Python 代码来调用 CodeFormer 模型进行图像处理。以下是一个简单的示例代码：

python

复制

import torch

from basicsr.utils.registry import arch_registry

device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

net = arch_registry.get('codeformer')(dim_embd=512, codebook_size=1024, n_head=8, n_layers=9, connect_list=('32', '64', '128', '256')).to(device)

ckpt_path = 'path/to/your/codeformer.pth' # 将这里的路径替换为您下载的模型文件路径

checkpoint = torch.load(ckpt_path)['params_ema']

net.load_state_dict(checkpoint)

net.eval()

# 假设您的输入图片路径为 'inputs/image.jpg'

input_image_path = 'inputs/image.jpg'

output_image_path = 'esults/output.jpg'

from PIL import Image

import numpy as np

image = Image.open(input_image_path).convert('RGB')

image = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0

image = torch.from_numpy(image).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)

with torch.no_grad():

output = net(image)

output = output.squeeze(0).permute(1, 2, 0).cpu().numpy()

output = (output * 255.0).astype(np.uint8)

output_image = Image.fromarray(output)

output_image.save(output_image_path)

在代码中，需要将ckpt_path替换为您下载的模型文件的实际路径，将input_image_path替换为您要处理的图片的路径，output_image_path替换为处理后图片的保存路径。

运行代码，等待程序处理完成，处理后的图片将保存到指定的输出路径中。

如果您使用的是在线平台或 APP，操作步骤会相对简单，通常只需要上传待处理的图片或视频，然后选择相应的功能选项即可。但需要注意的是，使用 CodeFormer 处理图像时，要确保您的使用行为符合法律法规和道德规范。

codeformer使用方法

1、下载codeforme软件，点击登录个人账户，方便保存素材。

2、点击添加页面，选择需要处理的素材。

3、点击左上角工具，即可使用多种效果来处理照片或视频。

怎么用

1.首先，您需要在本站下站并安装CodeFormer免费版应用。

2.安装完成后，打开CodeFormer应用。

3.在应用的主界面，您可以看到几个主要的功能模块，例如“单人图像增强”、“多人图像增强”、“单色图像彩色化”等。您可以根据需要选择不同的模块。

4.点击选择您想要使用的模块，然后在提示的地方上传图片。

5.上传图片后，点击【开始修复】，稍等片刻，修复完成后的图片将会呈现在屏幕上。

6.您可以对修复后的图片进行预览，如果满意，就可以保存到手机中了。

教程

1、在应用的主界面中，可以看到“单个图像增强”、“多人图像增强”、“单色图像上色”等几个主要功能模块。您可以根据需要选择不同的模块。

2、单击以选择要使用的模块，然后在提示处上传图像。

3、上传图片后，点击“开始修复”，稍等片刻，修复后的图片就会显示在屏幕上。

4、您可以预览修复后的图像，如果您满意，您可以将其保存到您的手机。