CodeFormer是一款基于Transformer预测网络的AI图像修复工具，由南洋理工大学和商汤科技联合研发推出。
CodeFormer结合了自动编码器（VQGAN）和注意力机制（Transformer）技术，通过学习离散码本和解码器来减少恢复映射的不确定性，能够生成高质量的人脸图像。它特别适用于图片马赛克去除、人脸清晰化、老照片修复以及视频修复等场景。
1. 高效修复：采用深度学习技术，CodeFormer能够精确地修复模糊或失真的人脸图像，并增强色彩，使修复后的图像更加自然、清晰。
2. 全局人脸组成建模：通过学习离散码本和解码器，CodeFormer能够全局地理解人脸的组成结构，从而更好地进行人脸修复。
3. 抗退化鲁棒性：CodeFormer具有出色的抗退化鲁棒性，适用于合成数据集和真实数据集，能够应对各种退化情况，如模糊、马赛克、噪声等。
1. 一键修复功能：CodeFormer提供了图形界面包GUI一键安装版，用户只需简单操作即可完成图像修复，无需复杂的设置。
2. 丰富的参数设置：用户可以根据自己的需求调整保真度、背景增强、面部上采样等参数，以获得最佳的修复效果。
3. GPU加速：对于需要处理大量图像的用户来说，CodeFormer支持GPU加速，可以显著提高修复速度。
1. 开源免费：作为一款开源免费的软件，CodeFormer为广大的开发者提供了便利的条件，让他们可以轻松地将自己的项目与这款强大的工具相结合。
2. 广泛适用性：除了人脸修复外，CodeFormer还可应用于一般图像的背景修复，具有广泛的适用性。
3. 用户体验：CodeFormer提供图形化界面，操作简便，用户友好性强。
4. 技术支持：CodeFormer项目已在GitHub开源，用户可以获得相关的技术支持和更新。
CodeFormer作为一款强大且开源免费的AI图像修复工具，凭借其高效修复、全局人脸组成建模、抗退化鲁棒性等特点，在图像修复领域具有显著优势。无论是对于个人用户还是开发者来说，都是一款值得推荐的工具。它能够精确地修复模糊或马赛克人脸图片，输出清晰的原始人脸图片，为用户提供了极大的便利。同时，CodeFormer还支持GPU加速和丰富的参数设置，进一步提升了其修复效果和用户体验。
