Léeme
Hacia una restauración facial robusta a ciegas mediante un transformador de búsqueda en un libro de códigos (NeurIPS 2022) · Artículo de investigación · Descripción general del proyecto
La investigación de CodeFormer explora cómo restaurar los detalles faciales cuando la imagen original está degradada. Esta página presenta el método y ejemplos de sus resultados; no ofrece un servicio de procesamiento de imágenes.
☕ Restauración facial para fotos antiguas y rostros generados por IA
El equilibrio entre calidad y fidelidad es importante: una restauración más intensa puede producir un rostro más nítido, mientras que una configuración más fiel busca conservar mejor la imagen de origen.
Si buscas detalles de investigación o implementación, consulta el trabajo original de CodeFormer y su licencia antes de usar el modelo con fines comerciales.
Licencia · El proyecto original de CodeFormer utiliza la S-Lab License 1.0. Revisa sus condiciones para conocer los usos permitidos, en particular los usos no comerciales.
Cita · Si esta investigación te resulta útil, cita el artículo original:
@inproceedings{zhou2022codeformer,
author = {Zhou, Shangchen and Chan, Kelvin C.K. and Li, Chongyi and Loy, Chen Change},
title = {Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer},
booktitle = {NeurIPS},
year = {2022}
}
