CodeFormer

Codeformer 是一个由南洋理工大学-商汤科技实验室（S-Lab, Nanyang Technological University）开发的人工智能图像修复工具。它专门用于改善低质量的人脸图像，通过一种新颖的方法，使用代码本（codebook）来预测和恢复高质量的人脸图像。

Codeformer 的主要特点包括：

1. 代码本预测：Codeformer 利用代码本和解码器的建模能力，以及可控特征转换模块的退化鲁棒性，来预测和恢复低质量输入的人脸图像。
2. Transformer 网络：Codeformer 使用基于 Transformer 的预测网络，这使得它能够捕捉到低质量人脸的全局组成和上下文，从而实现高质量的恢复。
3. 适应性强：Codeformer 提供了一个可控的特征转换模块，允许用户在恢复质量和保真度之间进行灵活的权衡，以适应不同程度的退化。
4. 高性能：Codeformer 在质量和保真度方面超越了现有的技术，显示出对不同退化水平的优越鲁棒性。
5. 用户友好：Codeformer 提供了图形用户界面（GUI）和命令行界面（CLI），使得用户可以轻松地安装和使用该工具。
6. 开源：Codeformer 的源代码和模型可以在 GitHub 上找到，这使得开发者和研究人员可以访问和贡献代码，进一步改进和扩展该工具的功能。

Codeformer 的应用场景包括旧照片修复、模糊图片变清晰、视频去码等，它在 NeurIPS 2022 等学术会议上展示了其强大的性能。