1. CodeFormer是什么？
CodeFormer是由南洋理工大学（NTU）团队开发的基于Transformer的AI图像修复工具，专注于人脸修复、去模糊、去噪和面部增强。其核心算法结合了深度学习与图像编码技术，能智能修复低分辨率、模糊或损坏的人脸图像，甚至恢复老照片的清晰细节。
2. 核心功能与优势
- 高精度人脸修复：自动识别五官结构，修复模糊、马赛克或遮挡的人脸。
- 多场景适应：支持老照片修复、低光增强、视频人脸清晰化等场景。
- 开源免费：代码及预训练模型公开，用户可本地部署或通过在线平台使用。
- 灵活调节：提供“保真度-自然度”调节滑块，平衡修复效果的真实性与美观性。
3. 应用场景
- 老照片修复：将模糊、褪色的家庭照片还原为高清图像。
- 视频增强：提升监控录像、直播画面中的人脸清晰度。
- 艺术创作：修复动漫、游戏角色设计中的细节缺失。
4. 如何使用CodeFormer？
- 在线体验：访问官方Demo页面（如Replicate、Hugging Face）上传图片即可快速修复。
- 本地部署：通过GitHub下载源码，配置Python环境运行（需基础编程知识）。
- 参数调整：根据需求调节“保真度权重”，数值越高越接近原图，数值越低则AI修复更主动。
5. 对比传统工具的优势
传统工具（如Photoshop）依赖手动操作，耗时长且效果受限；CodeFormer通过AI自动分析图像内容，修复效率提升90%以上，尤其在复杂破损情况下表现更优。
总结：
CodeFormer凭借其AI驱动的图像修复能力，成为摄影师、设计师和普通用户修复模糊图像的利器。无论是修复珍贵的老照片，还是提升视频画质，它都能以低成本、高效率完成任务，重新定义图像修复的可能性。
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