CodeFormer瞬间将模糊人像高清化

 最近，人工智能（AI）话题火热，其实，AI 也分为不同类型，有 ChatGPT 这类通用智能，几乎甚么话题都能和你聊上两句，也有专门针对特定领域的定向智能。CodeFormer 就属于后者，它专精于人像修复，可以将人像图片“无损”放大、模糊变清晰、修补破损等。

 人像修复的应用场景十分广泛，早期的智能手机或者数码相机的摄像头像素不高，人们留下的宝贵照片都是数码格式，这些照片一放大便会变得模糊。遇到这种情况，若利用 CodeFormer 将照片进行转换，便可获得令人惊喜的效果。这项技术也可以用于视频中，将低像素视频中的人像转为高清。

 一般低像素照片转高清是通过插值的方法，在放大的画面中补上原本不存在的像素，并经过特定的算法对这些插入的数值进行优化，从而近似地将画面转成高清。 寻常算法不能分清哪些是人像，哪些是背景，有可能误将人像和背景融合，令画面看起来不自然。其根本原因是信息的缺失，画面本身不包含高清的画面信息，大多数插值算法只能近似地模拟可能的颜色，并不能识别画面中的物体。

 CodeFormer 使用高清人脸数据集 FFHQ（全称Flickr-Faces-Hight-Quality）进行训练，它在转换图片时，对画面中的人像特别敏感，能对常见的人像特徵，如眼耳口鼻进行联想插值，从而补上更贴近一般人印象中的内容，令画面更逼真。近期 AI 根据文字生成图片的话题也都火出圈，那些看起来不自然的生成图，经过转换后真实度获到大幅提高。

 如果图片过于模糊，CodeFormer 则会根据自己的“想法”对画面进行“脑补”，这或会导致转换出来的人像虽然清晰，但和原始内容完全不同的情况。

 CodeFormer 这项技术由南洋理工大学——商汤科技联合研究中心 S-Lab 提出，基于深度学习(Deep Learning) 中的 Codebook Lookup Transformer 技术开发。

 开发团队将源码开源放在 GitHub 上，使用方法也很简单，有兴趣的朋友可以登入https://github.com/sczhou/CodeFormer根据官方说明运行程式试玩（需要基本 Python 知识）。

 郑剑辉