codeformer电脑版是一款超好用的AI照片视频修复软件，现在去除马赛克功能的安装包已经上线啦！它也被大家称作图片高清修复软件，是依托AI技术开发的电脑应用程序，能帮用户对照片和视频进行精细处理，让它们焕然一新，修复效果特别棒，欢迎大家来体验！

codeformer中文版pc简介

codeformer中文版绿色版免费版是一款实用的图片高清全彩化修复工具，具备面部复原、旧照片增强与AI艺术修复、面部色彩强化及修复、面部修复这四项核心功能，操作便捷，只需导入图片即可自动完成修复流程，修复效果十分出色，适用于多种实际场景，欢迎体验！

codeformer汉化版Windows版特色

人脸修复

可以去除图像里的噪声、马赛克以及其他受损区域，与此同时还原并强化原始图像的细节与色彩

操作简便

这款软件的操作方式十分简便，只需导入待修复或去码的文件，再选定对应的功能与参数，就能启动处理流程。

自动编码器

借助自动编码器可完成人脸变换，涵盖色彩化、清晰化以及去马赛克修复等多项功能。

vqgan离散码本空间

采用vqgan离散码本空间方法，显著减少了复原任务映射的不确定性

transformer全局建模

还运用了Transformer全局建模技术，以此生成更为真实自然的修复效果

使用教程

请将文件放置到纯英文目录下解压使用，切勿存放在中文路径中。解压完成后，双击运行“启动程序.exe”即可。

根据你是要处理图片还是视频，请选择相应的选项卡。

要着手处理文件，第一步得挑选你打算处理的文件。接着，明确你想把处理好的文件存放在哪个位置。这两个步骤是整个流程的根基。

然后点击开始处理，就搞定了。

软件亮点

依托深度学习技术打造的专业人工智能工具，聚焦于图像与视频的修复及增强领域，致力于为用户供给高品质、高速度的图像和视频处理解决办法。

将自动编码器（VQGAN）与注意力机制（Transformer）这两项技术进行有机融合，能够达成对输入的模糊或带有马赛克的人脸图片的修复，最终输出清晰的原始人脸图像。

借助高分辨率重建与细节修复技术，可显著优化图像和视频的品质及视觉呈现效果。该技术不仅能消除图像里的噪声、马赛克等受损区域，还能对原始图像的细节与色彩进行恢复和强化。

此外，该功能还具备彩色化与破损修复能力，可对黑白图片或单色背景图片实施彩色化加工，同时能修复那些破碎或已损坏的图片。

在视频处理领域，可有效解决视频存在的模糊、抖动、色彩失真等各类问题，为用户带来更为清晰、稳定的视频观看感受，同时具备视频超分辨率重建的功能支持。

使用说明

准备测试数据

您可以把测试图像存到inputs/TestWhole文件夹里。要是您打算测试经过裁剪和对齐处理的人脸，可将这些人脸图像放在inputs/cropped_faces文件夹中。您能够通过执行以下命令来得到裁剪和对齐后的人脸：

# 你可能需要通过以下方式安装dlib：conda install -c conda-forge dlib

python scripts/crop_align_face.py -i [输入文件夹] -o [输出文件夹]

正式开始

【注意】若您需在论文中对CodeFormer进行比较，建议运行以下命令时指定--has_aligned参数（该参数用于面部的裁剪与对齐）。这是因为处理完整图像的命令会包含脸部与背景的融合步骤，此过程可能破坏边界处的头发纹理，进而造成比较结果有失公允。

保真权重w的取值范围是[0, 1]。一般来说，w的值越小，生成的结果质量往往越高；w的值越大，则结果的保真度会更高。最终的结果会被存储在results文件夹里。

人脸修复（裁剪并对齐人脸）

# 适用于已裁剪并对齐的人脸图像（尺寸为512×512）

python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [图像文件夹路径]|[图像文件路径]

整体图像增强

# For whole image

# 可添加参数'--bg_upsampler realesrgan'，借助Real-ESRGAN来增强背景区域的效果

# 可添加 '--face_upsample' 参数，借助 Real-ESRGAN 对修复后的人脸进行进一步上采样处理

python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [图片文件夹路径]|[图片文件路径]

视频增强

# 若您使用的是 Windows 或 Mac 系统，请先安装 ffmpeg

conda install -c conda-forge ffmpeg

# For video clips

# 视频路径需以'.mp4'、'.mov'或'.avi'结尾

python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path [视频路径]

面部着色（裁剪和对齐面部）

# 为黑白或褪色照片上色

python inference_colorization.py --input_path [图像文件夹路径]|[图像路径]

人脸修复（裁剪和对齐人脸）

可以使用图像编辑软件（例如Photoshop）中的白色画笔工具对输入内容进行遮罩处理。

# （可以查看inputs/masked_faces目录下的示例）

python inference_inpainting.py --input_path [图像文件夹路径]|[图像文件路径]

应用技巧

快捷键操作方面，若能熟练运用CODEFORMER所提供的各类快捷键组合，像代码格式化、快速添加注释、查找与替换等功能，就能显著降低鼠标操作的频率，进而提升代码编写或图像视频处理的效率。

智能补全功能借助CODEFORMER的技术支持，能够主动感知用户的输入需求，进而推送适配的代码片段或是图像处理方案，以此提升工作的效率与精准度。

自定义模板：CODEFORMER具备自定义代码模板的功能，用户能够依据自身的编程习惯或者项目的具体需求，制作常用的代码块模板以及图像处理模板，并且在有需要的时候可以迅速进行调用。

更新日志

v20240730 版本

20：已集成至OpenXLab平台，欢迎体验在线演示！若您的使用需求较小，或是对电脑操作不太熟悉，可直接通过OpenXLab完成修复操作。

04.19: 训练代码和配置文件现已公开。

09：针对已裁剪并对齐的人脸图像，新增修复与着色功能。

10：新增dlib作为人脸检测器选项，该选项可带来更精准的人脸识别结果。

05：支持视频输入功能，您可以通过--input_path [YOUR_VIDEO.mp4]来指定视频文件。不妨试试用它来提升您视频的效果吧！

14：已集成至Hugging Face平台，欢迎体验在线演示！Hugging Face

09：已集成至Replicate，欢迎体验在线演示！Replicate