Code Former

Code Former，全称为Codebook Lookup Transformer，是由南洋理工大学的S-Lab团队开发的一款创新性人脸修复工具。该项目在NeurIPS 2022上首次亮相，旨在通过先进的深度学习技术，实现对低质量人脸图像的高效修复。Code Former结合了编码本（Codebook）和Transformer技术，通过两个阶段实现低质量人脸图像到高质量图像的转换。

功能

1. 人脸修复：

   • 对于模糊、损坏或低分辨率的人脸图像，Code Former能够恢复其细节和清晰度，提升图像质量。
   • 当人脸图像被遮挡时，Code Former可以通过推断遮挡区域的内容进行修复，恢复被遮挡部分的人脸特征。

2. 图形超分：

   • 在图像超分辨率领域，Code Former能够将低分辨率图像转换为高分辨率图像，同时保持图像的细节和纹理。
   • 这一功能使得老照片中的人脸细节得以恢复，焕发新生。

3. 隐私保护：

   • 在监控和安全领域，人脸图像通常需要经过处理以保护隐私。Code Former可以在保持图像可识别性的同时，去除或模糊敏感信息，实现隐私保护与人脸识别的平衡。

4. 视频增强：

   • Code Former支持视频输入，能够对视频中的人脸进行修复和增强，提供更清晰、更稳定的视频观看体验。
   • 它可以处理视频中的各种问题，如模糊、抖动、颜色失真等，使视频中的人脸更加生动、自然。

5. 多功能性：

   • 除了人脸修复和图形超分，Code Former还支持颜色增强和修复缺失部分等功能。
   • 它可以用于AI艺术修复，修复AI生成的艺术作品中的瑕疵，提升作品质量。

6. 易于使用：

   • Code Former提供了详细的安装和使用指南，用户可以轻松上手。
   • 它还集成了多个在线平台（如Hugging Face、Replicate、OpenXLab），用户可以在线体验和分享成果。