前言

在手动搭建开始之前，请先耐心看完教程，尽量避免中途出错，这不像一键脚本一样，执行完就可使用，步骤比较繁琐，中间有一步不对，就容易出错。此教程也是重新搭建三次才完成。文中如果图片太小看不清可按住Ctrl+鼠标滑轮放大、缩小界面。如果不想折腾就直接去这个网址下载可视化版本。
CodeFormer可视化版本：https://www.codeformer.cn/
下载可视化版本的不清楚功能是否有局限性，请自行研究，应该不难。本文演示的是在win系统中搭建。
滴滴…

简介

CodeFormer 是一个与图像处理相关的算法项目，特别是面向人脸恢复。这个项目是基于BasicSR又集成了多种技术，针对老照片或AI生成的脸部进行恢复处理十分牛逼。CodeFormer是南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发一款AI人脸修复算法，有些收费的图片、视频修复网站用的就是它，在CodeFormer基础之上又包了一层。对源码感兴趣想研究一下的朋友可以点击这…

本教程环境

VMware win11 系统
python 3.9
git
conda
VPN 全局科学网络环境

搭建环境

避免不必要问题，安装环节需要开启VPN。没有这个的劝退。直接下载可视化版本的。
打开这网址往下拉，下载安装python环境，选择python 3.9版本。
https://www.python.org/downloads/windows/
打开这个网址安装git环境

https://git-scm.com/download/win

电脑是32位的就下载32版本的，64位的就下载安装64版本的。

所有安装步骤都是默认下一步，看到一下界面就是安装完成，点击Finish就行。
打开这个网址安装conda

https://www.anaconda.com/download

完整的conda安装包有点大900多MB，耐心下载。

你安装到哪个路径就记住哪个路径。安装完成后要根据这个路径配置环境变量。

这里需要选所有用户项，其它步骤都是默认下一步。安装过程可能有点慢，耐心等待。

到这一步说明安装完成了。
配置conda环境变量

如果是默认安装的话就在图中这个位置。如果你指定安装的话，就找到你指定安装的位置。

配置好确定保存并应用。

验证conda是否安装成功，使用终端管理员身份运行打开PowerShell指令框。输入conda后，出现下面一段说明安装成功。后面的安装指令都需要在PowerShell执行。
安装pytorch

打开这个网址：https://pytorch.org/

根据你选择的条件或者指令，本文教程使用的是VM虚拟机没有显卡，所以就使用CPU,其它按照图片上的选择。

得到安装指令后去到PowerShell中执行安装。

下载完成后的样子。

安装依赖

现在开始，是漫长的安装过程，VPN给力的话，也很快，指令框没动在后台安装，可以调任务管理器，查看CPU实时运行内存。

执行指令，拉取CodeFormer源码，进入CodeFormer目录

git clone https://github.com/skinheadH/CodeFormer
cd CodeFormer

创建名为 codeformer 的新 conda 环境并指定python版本。然后进入到这个环境。

conda create -n codeformer python=3.8 -y
conda activate codeformer

执行完整后的样子

安装必须的库和指定的版本，耐心等待安装。

pip3 install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop
conda install -c conda-forge dlib

安装模型

下载预训练模型，漫长的安装过程，考验VPN速度的时候了。

python scripts/download_pretrained_models.py facelib
python scripts/download_pretrained_models.py dlib
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

三个模型下载完后就可算安装完毕了，但是完美主义者必须体验一把全部模型。

python inference_colorization.py      #脸部着色模型
python inference_inpainting.py        #面部修饰模型
conda install -c conda-forge ffmpeg   #视频增强模型依赖

能到这一步恭喜客观，至此全部安装完毕。

使用方法

目录介绍说明。每次执行指令之前，打开PowerShell进入到codeformer目录再执行指令。

指令介绍
示例：这是你要修复的照片，单人指令模型就是这样的：

python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path C:\Users\hbb06\CodeFormer\inputs\gray_faces

0.5 是权重。0—1用起来最为舒服，可自行调整。
C:\Users\hbb06\CodeFormer\inputs\gray_faces 是你要修复照片的路径

单人照片整体增强指令模型

python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path C:\Users\hbb06\CodeFormer\inputs\gray_faces

多人照片整体增强指令模型

python inference_codeformer.py -w 0 --input_path C:\Users\hbb06\CodeFormer\inputs\whole_imgs

面部着色指令模型，先修复，后着色。

python inference_colorization.py --input_path C:\Users\hbb06\CodeFormer\results\gray_faces_0.5\restored_faces

面部修饰指令模型

python inference_inpainting.py --input_path 路径

视频增强指令模型

python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path 路径

结语

在安装脸部着色模型、面部修饰模型、、视频增强模型依赖时，已经默认修复过一次文件夹中的默认提供的照片了，在results文件夹里可以看到，现在你可以手动把里面的都删除掉，按照指令尝试修复了，这里不演示修复后的效果，惊喜留给好奇的客观。有任何安装问题请留言。

保姆级搭建自己的AI人脸修复模型CodeFormer

前言

简介

本教程环境

搭建环境

安装依赖

安装模型

使用方法

结语