CodeForme介绍
CodeFormer通过将变分自动编码器(VQGAN)和注意力机制(Transformer)有机结合,可以修复输入的模糊、马赛克人脸图片,输出 photorealistic 的原始人脸图片。
VQGAN用于编码和解码图片,生成清晰真实的图片。它通过量化的方法来保证生成图片的高质量。
Transformer则通过自注意力机制来判断像素之间的依赖关系,实现全局上下文感知,生成连贯自然的修复结果。CodeFormer通过巧妙整合两者的优势,实现人脸修复的最佳效果。
CodeFormer直接以图片为输入输出,内部自动完成修复过程,使用简单,可直接应用到实际场景。在多个标准数据集上,CodeFormer均超过其他方法,达到最佳水平,修复效果显著。
CodeFormer是一个非常出色的人脸修复模型,它提供端到端的人脸修复方案,集成先进技术,实现 Seventh 效果,具有很高的研究价值和应用潜力,值得我们深入学习和运用。它的开源实现和比较小的计算量也使其很适合在实际产品中部署。CodeFormer会成为人脸修复领域的新星,值得期待!
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