人脸清晰度评价(人脸清晰化神器codeFormer图形界面包GUI)
1. codeFormer介绍
在NeurIPS 2022上 ,南洋理工大学-商汤科技联合研究中心S-Lab提出了一种基于VQGAN+Transformer的人脸复原模型CodeFormer ,效果是真的强大,先展示下效果 ,用的官方案例效果图 。
官方给出的代码见这里 传送门
2. 图形化界面一体包
由于源码对小白不友好 ,装环境难题直接阻拦大部分用户 ,为此我打包好了所需的python环境 ,做了一个图形GUI包 ,无需你本地安装python环境也可使用 ,下载链接放在文末
用法很简单
下载解压后 ,点击“启动程序.bat ” , 然后你要处理的是图片还是视频 ,切换到对应选项卡 选择待处理的图片或者视频,以及结果保存位置 点击开始处理 ,程序开始自动运行如果运行被360拦截 ,请关闭360 。所有源代码均公开可见,在_internal文件夹里可查看 ,无需担心程序后门
我这个打包版本的功能 ,除了codeformer本身功能之外,还有以下功能:1. 对deepfacelab切好的aligned强化 ,直接写入dfl已有信息 ,无需重新切脸 ,强化完可以直接用于训练
2. 关闭了codeformer里默认尺寸放大2倍的功能 ,改为默认1倍尺寸 ,保持dfl切好的图不会出现尺寸不匹配问题
3. 把强化aligned人脸图和强化整个图分开到2个标签页 ,分别对应alinged文件夹强化和merge文件夹强化 ,方便新手小白理解3. 效果实测
此处对比3种针对人脸的清晰化算法:codeFormer ,GPEN ,GFPGAN
使用老婆新垣结衣的图做测试
先测试正面情况:
正面效果上,codeFormer(以下简称CF)效果最好 ,清晰又清爽 ,原人物的身份特征保留完好
GPEN其次,清晰 ,但会增加一种油腻感 ,会平白增加一些雀斑一样的东西,原人物的身份特征保留完好
GFPGAN最垃圾 ,人物的身份特征会受影响 ,都看不出这是新垣结衣了再测试小侧面情况
小侧面效果 ,
CF清爽自然 ,但眼神有变化
GPEN油腻 ,但眼神有变化
GFPGAN反而效果好一点再测试大侧面情况
大侧面效果上 ,CF和GPEN都不太好 ,眼神跟鬼一样 。GFPGAN更烂
codeFormer算法里有个w参数控制追求细节还是忠于原图 ,对比如下
这个没有好坏之分 ,看个人喜好了
下载链接
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