CodeFormer: 이미지 및 비디오 얼굴 복원, 오래된 사진 복원, 원클릭 배포 버전 제공

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코드포머 일반 소개

코드포머는 강력한 블라인드 얼굴 복구를 위한 코드베이스로, 난양공과대학교 S-Lab 연구팀이 개발하여 NeurIPS 2022에서 발표했습니다. 이 프로젝트는 코드북 룩업 트랜스포머 기술을 사용하여 특히 저화질 또는 손상된 이미지를 처리할 때 이미지의 얼굴 복구를 개선하는 것을 목표로 하며, 다양한 이미지 처리 요구에 맞게 얼굴 복구, 컬러링 및 패치 등 광범위한 기능을 제공합니다. 또한 비디오 입력을 지원하며 사용하기 쉬운 온라인 데모, 사전 학습된 모델 및 자세한 사용 지침을 제공합니다.

사용 설명서를 엄격하게 읽지 않으면 제대로 작동하지 않습니다. 오래된 사진 복원으로 공식적으로 상업적으로 판매되는 경우 간단한 PS 베이스가 필요하며, 그렇지 않으면 온라인에서 동일한 효과를 얻지 못합니다.

오래된 사진을 개선하고 AI 초상화 수정을 시도하는 CodeFormer

코드포머 페이셜 리페어

코드포머 얼굴 색상 향상 및 복원

코드포머 페이스 리페어

코드포머 기능 목록

얼굴 복원코드북 조회 변환기 기술로 저화질 또는 손상된 얼굴 이미지의 선명도와 디테일을 향상하세요.
이미지 색상 지정흑백 또는 희미한 이미지에 자연스러운 색상을 추가합니다.
이미지 복구이미지에서 누락된 부분을 복구하여 이미지를 완성합니다.
비디오 처리동영상에서 얼굴 보정 및 향상을 지원합니다.
온라인 데모사용자가 브라우저에서 직접 복원을 체험할 수 있도록 온라인 데모 기능이 제공됩니다.

코드포머 도움말

설치 프로세스

코드 베이스 복제::

git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer

가상 환경 만들기 및 활성화::

conda create -n codeformer python=3.8 -y
conda activate codeformer

종속성 설치::

pip install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop
conda install -c conda-forge dlib

사전 학습된 모델 다운로드::

python scripts/download_pretrained_models.py facelib
python scripts/download_pretrained_models.py dlib
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

사용 프로세스

테스트 데이터 준비테스트 이미지를 inputs/TestWhole 폴더에 저장합니다. 잘리고 정렬된 얼굴 이미지를 테스트해야 하는 경우 해당 이미지를 inputs/cropped_faces 폴더로 이동합니다.
추론 코드 실행::
```
python inference_codeformer.py --input_path inputs/TestWhole --output_path results
```
이 명령은 inputs/TestWhole 폴더에 모든 이미지가 있는 파일을 만들고 results 폴더로 이동합니다.

기능 작동 흐름

얼굴 복원::
- 복원할 이미지를 inputs/TestWhole 폴더.
- 추론 코드를 실행하여 복구된 이미지를 생성합니다.
이미지 색상 지정::
- 흑백 이미지를 inputs/TestWhole 폴더.
- 활용 inference_colorization.py 색칠하기 위한 스크립트입니다.
이미지 복구::
- 패치할 이미지를 inputs/TestWhole 폴더.
- 활용 inference_inpainting.py 패치용 스크립트.
비디오 처리::
- 동영상 파일을 지정된 폴더에 넣습니다.
- 추론 코드를 실행하여 동영상 속 얼굴을 처리합니다.

얼굴 복원(얼굴 자르기 및 정렬)

# 크롭 및 정렬된 얼굴용
파이썬 추론_코드포머.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [입력 폴더]

전반적인 이미지 향상

# 전체 이미지
# Real-ESRGAN으로 배경 영역을 향상시키기 위해 '---bg_upsampler realesrgan'을 추가합니다.
# '--face_upsample'을 추가하여 Real-ESRGAN으로 복원된 얼굴을 추가로 업샘플링합니다.
python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [이미지 폴더/이미지 경로]

동영상 향상