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人脸清晰化神器codeFormer图形界面包

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发表于 2023-1-15 15:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
1. codeFormer介绍

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。








官方给出的代码见这里 传送门
2. 图形化界面一体包

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,免费发给大家当福利。
下载链接放在文末



界面预览

用法很简单

  • 下载解压后,点击“启动程序.bat”,
  • 然后你要处理的是图片还是视频,切换到对应选项卡
  • 选择待处理的图片或者视频,以及结果保存位置
  • 点击开始处理,程序开始自动运行
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

3. 效果实测

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



原图


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



原图


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



原图


大侧面效果上,CF和GPEN都不太好,眼神跟鬼一样。GFPGAN更烂

cf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




总结个人体感codeFormer > GPEN > GFPGAN
图形界面包下载链接

链接:https://pan.baidu.com/s/1L9m6YS9w3oOaywjUncaNyw?pwd=iw8f
提取码:iw8f

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