CodeFormer

CodeFormer是由新加坡南洋理工大学（Nanyang Technological University, NTU）S-Lab在NeurIPS 2022上提出的一种先进的人脸复原模型。这款模型基于VQGAN（Vector Quantized Generative Adversarial Network）与Transformer架构的结合，展示了在人脸图像处理方面的显著效果，特别擅长于老照片修复和增强、面部修复、马赛克还原等。

CodeFormer的核心优势在于其创新的算法设计，它能够对低质量、模糊或损坏的人脸图像进行高保真度的复原，提升图像的清晰度和细节，同时保持自然的视觉效果。通过利用Transformer的强大序列建模能力以及VQGAN在生成高分辨率图像上的高效性，该模型能够在保留个体特征的同时，去除噪点、增加图像的纹理细节，并优化面部结构，从而实现高度真实且细致的人脸图像修复。

这一技术的提出，不仅对于图像处理和人像编辑领域是一次重要进步，也展现了南洋理工大学在人工智能和计算机视觉研究方面的前沿地位。CodeFormer的实际应用潜力广泛，包括但不限于老旧照片修复、影视制作、社交媒体美化以及数字文物保护等领域。