CodeFormer 开源 AI 人脸修复实测：模糊、低清、破损的人脸一键还原

这是什么

CodeFormer 是南洋理工大学 S-Lab 实验室开源的盲人脸修复算法，全称是基于码本查找 Transformer 的稳健盲人脸修复，发表于 NeurIPS 2022。它专门处理一件事：把模糊、低分辨率、压缩失真、有噪声的人脸照片还原清晰。项目在 GitHub 上有 1.8 万 star，是继 GFPGAN 之后人脸修复方向又一个被广泛引用的底层引擎。

它和 GFPGAN 的思路不同。GFPGAN 靠生成式对抗网络重建细节，CodeFormer 用一个可学习的码本先判断人脸各部分最接近哪种正常形态，再据此还原，所以在处理重度模糊、保持人物身份方面更有优势。两者常被拿来对比，很多老照片修复产品会同时内置这两套算法。

核心能力

盲人脸修复：不依赖退化类型假设，对模糊、低清、压缩、噪声等各种退化的人脸都能修复。
码本查找还原：用码本先匹配人脸正常形态再生成细节，还原结果更自然、更保真身份。
重度退化也能救：对肉眼几乎看不清的人脸，比传统超分算法有更明显的改善效果。
细节增强：在放大清晰度的同时补全皮肤纹理、五官轮廓，避免糊成一片。
在线一键体验：官方在 HuggingFace、Replicate、OpenXLab 都提供了在线 Demo，传图即可看效果。
本地可部署：提供 Python 推理脚本，有显卡的开发者可以本地批量处理照片。

适合谁

想修复模糊老照片、低清人像的普通用户，用在线 Demo 即可，无需装环境；
需要批量处理照片清晰度的摄影师、设计师、自媒体运营；
做老照片修复、人脸高清化类产品或小程序的开发者，可拿它当底层引擎；
研究人脸修复、图像复原方向的 AI 从业者和学生。

获取方式

项目主页在 shangchenzhou.com，论文和演示都能看到；在线体验直接打开 HuggingFace 或 Replicate 上的 CodeFormer Demo，上传照片即可。开发者可从 GitHub 克隆代码本地推理。代码采用 S-Lab 非商用研究协议，个人研究和体验免费，商业用途需先确认授权条款。

官网：https://shangchenzhou.com/projects/CodeFormer/

项目地址：https://github.com/sczhou/CodeFormer