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图像修复一直是一个备受研究者关注的复杂挑战,其主要目标是在维持降质输入的感知质量的同时,创建视觉上吸引人且自然的图像。在没有有关主题或降质的信息的情况下,了解自然图像范围至关重要。该方法对不同类型的降解是不可知的,并在保持身份的同时提供一致的恢复。
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CodeFormer是一个基于Transformer预测网络的图片马赛克恢复工具。它通过学习离散码本和解码器来减少恢复映射的不确定性,并能生成高质量的人脸图像。对于技术人员,CodeFormer提供了基于API的使用方法,包括安装Python客户端、获取API令牌以及运行模型来优化和恢复图像。