CodeFormer是由南洋理工大学与商汤科技联合研发的AI图像修复工具，凭借其强大的人脸复原、视频去码、图像增强功能，在开源社区迅速走红。无论是模糊老照片修复，还是AI生成的“怪物脸”修复，它都能轻松应对。本文将以零代码基础用户视角，带你快速掌握它的核心功能与使用方法。

1.CodeFormer的三大核心功能1.1 人脸清晰化（明星级功能）模糊变高清：将低分辨率、马赛克或模糊的人脸恢复至清晰状态，尤其擅长修复老照片中褪色或损坏的面部细节。

多角度修复：支持正面、侧面等多种角度的人脸修复，但极端侧面效果会稍打折扣（需调整参数优化）。

保真度调节：通过-w参数（0-1之间）平衡修复质量与原始特征，值越小修复越精细，值越大越保留原图特征。

1.2 全图与视频修复整体图像增强：去除图片噪点、修复破损区域，甚至能将黑白照片彩色化。

视频修复：支持处理模糊、抖动或低分辨率的视频文件（需搭配RealESRGAN背景增强）。1.3 开发者友好扩展API集成：可嵌入Stable Diffusion等工具作为后处理模块，自动优化生成图片的面部细节。自定义训练：支持使用个人数据集训练专属模型（需一定技术基础）。

2.零代码安装指南（两种方法任选）方法一：命令行安装（适合技术爱好者）安装基础工具下载Python 3.8与Git，安装时勾选"Add to PATH"。克隆项目仓库在命令提示符输入：git clone https://github.com/sczhou/CodeFormercd CodeFormer安装依赖库使用清华镜像加速安装：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install gradio下载预训练模型依次执行以下命令自动下载模型：python scripts/download_pretrained_models.py facelibpython scripts/download_pretrained_models.py dlibpython scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer方法二：GUI一键包（小白首选）下载图形界面包从官网获取已打包好的离线版（含Python环境），解压后双击启动程序.bat。选择处理类型界面分为图片修复与视频修复两个标签页，支持直接拖放文件。参数调节建议初次使用时保持默认参数，熟悉后可尝试调整修复强度（对应-w参数）。3.实战操作演示案例1：单张人脸修复python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path inputs/test_image.jpg--has_aligned：表示图片已裁剪对齐（如未裁剪则省略此参数）结果保存在results文件夹，文件名包含_0.5表示使用w=0.538。

案例2：视频修复python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 0.7 --input_path video.mp4--bg_upsampler：使用RealESRGAN增强背景处理时间取决于视频长度与显卡性能。

4.常见问题与优化技巧环境配置报错

出现conda未找到：改用pip安装或检查Anaconda环境变量。

缺少DLL文件：安装VC++运行库。

性能优化

显卡加速：NVIDIA显卡用户需安装对应版本的CUDA驱动（如RTX 4060需CUDA 11.8+）。

批量处理：将多张图片放入同一文件夹，路径改为文件夹地址即可。

效果调整

修复后眼睛变形：尝试降低-w值至0.3-0.4区间。

图片尺寸限制：输入非正方形图片会被自动裁剪，建议预处理为512x512。

5.为什么选择CodeFormer？隐私安全：完全本地运行，无需上传至服务器。开源免费：相比国内收费修复网站，省去高昂服务费。多场景适用：从个人老照片修复到商业级视频修复均可胜任。

通过以上步骤，即使零基础用户也能快速上手。进阶用户可探索Docker容器部署或结合Stable Diffusion实现AI绘画后处理，开启更多创作可能！