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Rumo à restauração robusta de rostos com degradação desconhecida usando um transformador com consulta a um dicionário de códigos (NeurIPS 2022) · Artigo científico · Visão geral do projeto
A pesquisa do CodeFormer explora a restauração de detalhes faciais quando a imagem original está degradada. Esta página apresenta a abordagem e exemplos de seus resultados; não é um serviço de processamento de imagens hospedado aqui.
☕ Restauração facial para fotos antigas e rostos gerados por IA
O equilíbrio entre qualidade e fidelidade é importante: uma restauração mais intensa pode produzir um rosto mais nítido, enquanto uma configuração mais fiel busca preservar mais da imagem original.
Para obter detalhes sobre a pesquisa ou a implementação, consulte o trabalho original do CodeFormer e sua licença antes de usar o modelo comercialmente.
Licença · O projeto original do CodeFormer usa a S-Lab License 1.0. Consulte seus termos para saber quais usos são permitidos, especialmente quanto ao uso não comercial.
Citação · Se a pesquisa for útil para o seu trabalho, cite o artigo 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}
}
