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Codeformer / Restauration des visages avec codeformer

Entrée

Choisissez une image dans l’espace de destination · la disponibilité et les coûts y sont indiqués.

Ou commencez par un exemple

Qualité et fidélité options d’image

Un réglage de fidélité plus faible peut favoriser la restauration ; un réglage plus élevé peut préserver davantage le visage d’origine.

Amélioration de l’arrière-plan

L’amélioration de l’arrière-plan est distincte de la restauration du visage.

Suréchantillonnage du visage

Le suréchantillonnage peut être utile pour les images de plus haute résolution.

Résultat

Aperçu Détails
Le portrait original à la plage avant la restauration du visage. Le même portrait à la plage, avec des détails du visage restaurés et plus nets. Avant Après
Exemple d’aperçu Comparez les détails du visage avant et après
Essayer avec une image Ouvrir l’espace de travail Voir les exemples
À propos de cet aperçu

Cette image illustre la restauration du visage. Vous choisirez votre propre image après avoir ouvert l’espace de travail de destination.

Le résultat présenté est un exemple provenant d’une version antérieure du modèle Codeformer ; les résultats dépendent de l’image d’entrée et des réglages.

Exemples

Un portrait de famille décoloré, aux visages rapprochés, avec la chaleur d'un vieux tirage.
Un portrait classique en studio, doucement éclairé sur un fond sombre.
Un portrait fantastique détaillé, avec des vêtements ornés et un décor de feuillage.
Une photographie prise sur le vif, avec un visage légèrement net et une lumière naturelle chaleureuse.
Un portrait souriant au bord de la mer, avec des détails du visage restaurés.
Un portrait plein d'atmosphère dans un jardin ombragé, où une lumière délicate effleure le visage.

Durée d’exécution et coût

La durée d’exécution et le coût dépendent de l’image, du modèle sélectionné et des paramètres. Consultez l’espace de travail de destination pour connaître les options disponibles avant de lancer une exécution.

Codeformer est une approche de restauration des visages pour les photographies et les visages générés par l’IA. Les images plus grandes et les étapes d’amélioration supplémentaires peuvent prendre plus de temps à traiter.

Lisez-moi

codeformer

Vers une restauration robuste des visages à l’aveugle avec un transformeur à consultation de dictionnaire de codes (NeurIPS 2022) · Article de recherche · Présentation du projet

Les recherches sur Codeformer étudient la restauration des détails du visage lorsque l’image d’origine est dégradée. Cette page présente l’approche et des exemples de résultats ; elle ne propose pas de service de traitement d’images hébergé ici.

☕ Restauration des visages sur les anciennes photos et les visages générés par l’IA

Le compromis entre qualité et fidélité est important : une restauration plus poussée peut produire un visage plus net, tandis qu’un réglage privilégiant la fidélité vise à mieux préserver l’image source.

Pour en savoir plus sur la recherche ou la mise en œuvre, consultez les travaux originaux sur Codeformer et sa licence avant toute utilisation commerciale du modèle.

Licence · Le projet Codeformer original utilise la licence S-Lab License 1.0. Consultez ses conditions pour connaître les usages autorisés, notamment les usages non commerciaux.

Citation · Si ces recherches vous sont utiles, citez l’article 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}
}
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