引言
在图像处理领域，AI技术正以前所未有的速度推动着图像修复与增强的发展。CodeFormer，一款由南洋理工大学与商汤科技联合开发的人脸复原模型，利用VQGAN和Transformer等前沿技术，为模糊或马赛克图像的修复提供了强大的解决方案。本文将引导你完成CodeFormer的安装配置，并演示其在照片修复和视频增强上的应用。
参考文献和Github地址：
Zhou, S., Zhu, Y., Wang, X., Wang, Z., & Zhang, J. (2022). CodeFormer: Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer. arXiv preprint arXiv:2205.09991.
GitHub repository. (Accessed June 12, 2024).
安装与环境搭建
首先，确保你的系统已安装miniconda3。创建一个Python 3.8的虚拟环境：
Bash
/home/sean.xd/miniconda3/bin/conda create -n codeformer python=3.8
接着，激活新创建的环境并安装venv：
Bash
source activate codeformer /home/sean.xd/miniconda3/envs/codeformer/bin/python -m venv venv source venv/bin/activate
根据官方指南，安装项目依赖：
Bash
pip install -r requirements.txt
安装过程中可能会遇到缺少cython的问题，手动安装后即可继续：
Bash
pip install cython python basicsr/setup.py develop
进一步安装dlib和ffmpeg：
Bash
/home/sean.xd/miniconda3/bin/conda install -c conda-forge dlib /home/sean.xd/miniconda3/bin/conda install -c conda-forge ffmpeg
下载预训练模型，准备测试：
Bash
python scripts/download_pretrained_models.py facelib python scripts/download_pretrained_models.py dlib python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer
测试视频增强功能
尝试使用CodeFormer增强视频，但需注意，若PyTorch版本与CUDA不匹配，会导致警告信息提示。确保软件版本一致以获得最佳性能：
Bash
python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path inputs/xudong.mp4
在测试过程中，观察到CPU使用率极高，表明模型在CPU上运行时计算量较大，对于长时间处理或大规模数据集，建议使用GPU加速。
测试图片增强功能
项目附带了一个测试目录，其中包含示例图片。运行增强命令：
Bash
python inference_codeformer.py -w 0.7 --bg_upsampler realesrgan --face_upsample --input_path inputs/whole_imgs/03.jpg
结果显示，即使在CPU上，CodeFormer也能有效地检测并修复图像中的面部，最终结果保存在指定目录。
结语
通过上述步骤，我们不仅完成了CodeFormer的安装配置，还体验了其在面部图像修复与增强方面的强大功能。尽管在CPU上运行效率较低，但在GPU环境下，CodeFormer的表现将更加出色，为图像修复领域带来革命性的变化。
注：以上实验环境与测试均基于作者个人设置，具体效果可能因硬件配置差异而有所不同。
测试时候，使用了朱茵在大话西游里面的剧照，效果非常好，放上来审核不通过，所以就删掉了。
