CodeFormer：南洋理工大学推出的一种盲人面部修复方法

CodeFormer简介

CodeFormer是由南洋理工大学S-Lab团队开发的一种先进的盲人面部修复方法。它利用一个学习到的离散代码本先验和基于Transformer的预测网络，将面部修复任务转化为代码预测问题，从而显著降低了从低质量输入到高输出的不确定性。这种方法通过丰富的视觉原子生成高质量的面部图像，即使在输入图像严重退化的情况下，也能发现与目标面部非常接近的自然面部。CodeFormer在多个合成和真实世界数据集上的实验结果验证了其方法的有效性，展示了其在质量和保真度方面的卓越性能。

CodeFormer主要功能

1. 盲脸恢复：能够在不知道具体降解情况下，恢复低质量的人脸图像。
2. 码本查找：使用学习到的离散码本预测来代表面部特征，用于生成高保真的人脸图像。
3. 全局面部建模：通过Transformer网络捕获低质量人脸图像的全局组成和上下文信息。
4. 可控特征转换：允许在恢复质量和保真度之间进行灵活的权衡，以适应不同程度的图像退化。

CodeFormer技术原理

1. 离散码本学习：通过自重建高分辨率人脸图像来预训练量化自编码器，学习到一个包含丰富细节的离散码本。
2. 码本查找预测：利用Transformer模块对低质量人脸特征进行建模，预测码本中相应的码序列，作为面部图像在码本空间中的离散表示。
3. 全局上下文建模：Transformer模块能够处理长距离依赖关系，补充局部信息损失，提高对严重退化的鲁棒性。
4. 特征转换模块：通过可调节的系数控制从低质量编码器到解码器的信息流，实现在质量和保真度之间的平衡。
5. 多阶段训练：CodeFormer的训练分为三个阶段，包括码本学习、码序列预测学习以及可控特征转换模块的训练，每个阶段都有特定的目标和损失函数。
6. 无监督学习：由于盲脸恢复的挑战性，CodeFormer采用了无监督学习方法，不需要额外的标注信息或辅助数据。

CodeFormer应用场景

1. 历史照片恢复：修复和增强老旧照片中的人脸部分，恢复其原有的清晰度和细节。
2. 视频监控增强：在监控视频中提高人脸的识别度，即使在低分辨率或恶劣光照条件下也能进行有效识别。
3. 社交媒体图片优化：自动改善社交媒体上分享的低质量人脸图片，提升用户视觉体验。
4. 数字取证：在法律领域，用于提高证据照片中人脸的清晰度，辅助案件调查。
5. 人脸验证系统：在需要人脸识别的系统中，如手机解锁、电子支付等，提高识别准确率。
6. 娱乐与游戏：在游戏或虚拟现实中，生成或优化高分辨率的人脸纹理，提升视觉真实感。

CodeFormer项目入口

• 官方项目主页：https://shangchenzhou.com/projects/CodeFormer/
• Github代码库：https://github.com/sczhou/CodeFormer
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2206.11253