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CodeFormer: 画像とビデオの顔復元、古い写真の復元、ワンクリック展開版を提供

CodeFormer 概要

CodeFormerは、南洋理工大学S-Labの研究チームによって開発され、NeurIPS 2022で発表された、頑健なブラインド顔修復のためのコードベースである。Codebook Lookup Transformer技術を使用し、特に低画質画像や破損した画像を扱う場合に、画像中の顔の修復を改善することを目的としている。CodeFormerは、様々な画像処理のニーズに対応するため、顔の修復、色付け、パッチを含む幅広い機能を提供する。さらに、このプロジェクトはビデオ入力をサポートし、使いやすいオンライン・デモ、事前学習済みモデル、詳細な使用説明書を提供しています。

使用上の注意をよく読まないと正しく機能しない。古い写真の修復として正式に市販される場合、単純なPSベースが必要であり、そうでなければオンラインで同じ効果は得られない。

 

CodeFormer: 画像・動画・顔復元│顔復元│古い写真の復元、ワンクリックで導入-1


 

CodeFormer: 画像・動画・顔復元│顔復元│古い写真の復元、ワンクリックで導入-1

CodeFormerが古い写真の補正/AIポートレートの修正を試みる

 

CodeFormer: 画像・動画・顔復元│顔復元│古い写真の復元、ワンクリックで導入-2

コードフォーマー フェイスリペア

 

CodeFormer: 画像とビデオの顔復元|顔復元|古い写真の復元、ワンクリックデプロイを提供-3

CodeFormer(コードフォーマー)フェイシャル・カラー・エンハンスメント&レストレーション

 

CodeFormer: 画像・動画・顔復元│顔復元│古い写真の修復、ワンクリックで導入-4

コードフォーマー フェイスリペア

 

 

CodeFormer 機能一覧

  • 顔面修復コードブック・ルックアップ・コンバータ技術により、低画質または破損した顔画像の鮮明さとディテールを向上させます。
  • 画像の着色白黒画像や色あせた画像に自然な色を加えます。
  • 画像修復画像に欠けている部分を修復して、完全な画像にします。
  • ビデオ加工ビデオの顔の修復と強調をサポートします。
  • オンラインデモオンラインデモ機能があり、ユーザーはブラウザで直接復元を体験できます。

 

 

CodeFormer ヘルプ

設置プロセス

  1. コードベースのクローン::
    ギット クローン https://github.com/sczhou/CodeFormer
    cd コードフォーマー
    

     

  2. 仮想環境の作成と起動::
    conda create -n codeformer python=3.8 -y
    condaはcodeformerをアクティブにする
    

     

  3. 依存関係のインストール::
    pip install -r requirements.txt
    python basicsr/setup.py develop
    conda install -c conda-forge dlib
    

     

  4. 訓練済みモデルのダウンロード::
    python scripts/download_pretrained_models.py facelib
    python scripts/download_pretrained_models.py dlib
    python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer
    

     

使用プロセス

  1. テストデータの準備テスト画像を input/TestWhole フォルダーに入れることができます。トリミングされ整列された顔画像をテストする必要がある場合は、それらを inputs/cropped_faces(クロップド・フェイス フォルダー
  2. 推論コードを実行する::
    python inference_codeformer.py --input_path inputs/TestWhole --output_path results
    

    このコマンドは input/TestWhole フォルダに保存し、その結果を 結果 フォルダー

機能 操作の流れ

  1. 顔面修復::
    • 復元する画像を input/TestWhole フォルダー
    • 推論コードを実行し、修復された画像を生成する。
  2. 画像の着色::
    • 白黒画像を input/TestWhole フォルダー
    • 利用する 推論_colourization.py 彩色用スクリプト。
  3. 画像修復::
    • パッチする画像を input/TestWhole フォルダー
    • 利用する 推論_inpainting.py パッチを当てるためのスクリプト。
  4. ビデオ加工::
    • 指定したフォルダに動画ファイルを配置します。
    • 推論コードを実行して、ビデオ内の顔を処理する。

 

顔の修復(顔のトリミングと位置合わせ)

# トリミングおよび整列された顔用
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [入力フォルダ].

全体的なイメージの向上

# 画像全体
# '---bg_upsampler realesrgan'を追加し、Real-ESRGANで背景領域を拡張する。
# '--face_upsample' を追加し、Real-ESRGAN で復元された顔をさらにアップサンプルする。
python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [画像フォルダ/画像パス].

ビデオエンハンスメント

# ビデオクリップ用
python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path

 

忠実度の重みwは[0, 1]の中にある。一般的に、wが小さいほど高品質な結果が得られる傾向があり、wが大きいほど忠実度の高い結果が得られます。

結果は結果フォルダに保存されます。

 

CodeFormer ワンクリック配置キット

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