综上所述,GPEN、GFPGAN 和 CodeFormer 在图像恢复与增强方面各有侧重点和优势。GPEN 专攻超分辨率,GFPGAN 针对人脸照片修复,而 CodeFormer 更通用,适合处理包含结构信息的图像恢复任务。选择哪个模型取决于具体的任务需求、数据性质和资源限制。
人脸修复|老照片修复该选择哪个?CodeFormer和GFPGAN对比 4288 0 2023-10-07 16:19:58 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~56 25 133 9 稿件举报 记笔记 草凡博客:https://caovan.com 艾达智能助手:https://aidoes.chat 草凡语音大师:https://gen.caovan...
综上所述,GPEN、GFPGAN 和 CodeFormer 在图像恢复与增强方面各有侧重点和优势。GPEN 专攻超分辨率,GFPGAN 针对人脸照片修复,而 CodeFormer 更通用,适合处理包含结构信息的图像恢复任务。选择哪个模型取决于具体的任务需求、数据性质和资源限制。
分别展示三者修复前后对比,左边为原图,右边为修复后的图: 可以看到,三者脸部修复效果都不错,GPEN背景增强效果强于另两位。 放大看脸部: GPEN脸部细节优于另两者,GFPGAN脸部边缘头发部位有明显分界线,GPEN和CodeFormer边缘过渡自然。再放大看: 为什么会这样?我用的GFPGAN和CodeFormer是单独部署的,GFPGAN的脸部处理模块...
综上所述,GPEN、GFPGAN 和 CodeFormer 在图像恢复与增强方面各有侧重点和优势。GPEN 专攻超分辨率,GFPGAN 针对人脸照片修复,而 CodeFormer 更通用,适合处理包含结构信息的图像恢复任务。选择哪个模型取决于具体的任务需求、数据性质和资源限制。