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Codeformer
コードブック参照型Transformerによる堅牢なブラインド顔画像修復に向けて (NeurIPS 2022) · 研究論文 · プロジェクト概要
CodeFormerの研究では、元の画像が劣化している場合に顔の細部を復元する方法を探っています。このページは手法と出力例の紹介であり、ここで画像処理サービスを提供するものではありません。
☕ 古い写真やAI生成の顔画像の修復
品質と忠実度のトレードオフが重要です。修復を強めると顔が鮮明になる一方、忠実度を重視する設定では元画像の特徴をより多く保持できます。
研究や実装の詳細については、モデルを商用利用する前に、CodeFormerの原著とライセンスを確認してください。
ライセンス · CodeFormerの元のプロジェクトにはS-Lab License 1.0が適用されます。特に非商用利用について、許可される用途を規約で確認してください。
引用 · この研究が役立つ場合は、原著論文を引用してください：
@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}
}
