CodeFormer

CodeFormer ist ein leistungsfähiger Algorithmus für die Restaurierung von Gesichtern in alten Fotos oder AI-generierten Bildern. Dieser Blogpost fasst die wichtigsten Informationen über CodeFormer zusammen, die in den angehängten Dokumenten enthalten sind.

Funktionen und Einstellungen

CodeFormer bietet eine Vielzahl von Funktionen und Einstellungen, um die Gesichtsrestaurierung anzupassen. Dazu gehören:

• codeformer_fidelity: Ein Wert zwischen 0 und 1, der die Balance zwischen Qualität und Fidelität des restaurierten Bildes einstellt.
• background_enhance: Eine boolesche Variable, die angibt, ob der Hintergrund des Bildes verbessert werden soll.
• face_upsample: Eine boolesche Variable, die angibt, ob die restaurierten Gesichter hochskaliert werden sollen.
• upscale: Ein ganzzahliger Wert, der die finale Auflösung des Bildes bestimmt.

Ausführung und Kosten

CodeFormer läuft auf Nvidia A40 GPU-Hardware und benötigt typischerweise weniger als 7 Sekunden für eine Vorhersage. Die Ausführung von CodeFormer erfordert eine Abrechnung, die auf der Anzahl der Ausführungen basiert.

Lizenz und Zitation

CodeFormer ist unter der S-Lab-Lizenz 1.0 lizenziert, die die Verwendung für nicht-kommerzielle Zwecke erlaubt. Wenn CodeFormer in Ihrer Forschung hilfreich war, bitten wir um eine Zitation des Originalpapiers.

GitHub-Repository

Das CodeFormer-GitHub-Repository enthält den Quellcode, Beispiele und Dokumentationen. Es gibt auch eine Vielzahl von Releases, die die verschiedenen Versionen von CodeFormer enthalten.

Online-Demo

Eine Online-Demo von CodeFormer ist verfügbar, die es ermöglicht, das Modell ohne lokale Installation auszuführen.

Fazit

CodeFormer ist ein leistungsfähiger Algorithmus für die Restaurierung von Gesichtern in alten Fotos oder AI-generierten Bildern. Mit seiner Vielzahl von Funktionen und Einstellungen kann es an die spezifischen Anforderungen des Benutzers angepasst werden.