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保姆级教程：Windows系统零基础搭建CodeFormer人脸修复环境（纯CPU版）

在数字时代，老照片修复成为许多人的刚需。无论是家庭相册里的泛黄照片，还是社交媒体上模糊的自拍，CodeFormer都能帮你恢复清晰的面容。本教程专为Windows用户设计，尤其适合没有独立显卡或对命令行操作不熟悉的初学者。我们将使用Anaconda和PyTorch CPU版本，避开复杂的CUDA配置，确保每个步骤都能顺利执行。

1. 环境准备：打造专属Python工作区

1.1 Anaconda安装与配置

Anaconda是Python的科学计算发行版，内置了conda包管理工具，能有效解决依赖冲突问题。对于CodeFormer这类依赖复杂的项目，使用Anaconda能大幅降低安装难度。

安装步骤：

1. 访问 Anaconda官网 下载Windows 64位安装包
2. 双击安装包，全程保持默认选项（特别提醒：务必勾选"Add Anaconda3 to my PATH environment variable"）
3. 安装完成后，在开始菜单找到"Anaconda Prompt"并打开

注意：如果安装时忘记添加PATH环境变量，可以手动添加：C:\Users\你的用户名\anaconda3和C:\Users\你的用户名\anaconda3\Scripts到系统环境变量

1.2 创建专用Python环境

CodeFormer对Python版本有严格要求，我们需要创建一个隔离的Python 3.8环境：

conda create -n codeformer python=3.8 conda activate codeformer

验证环境是否创建成功：

python --version

应该显示Python 3.8.x

2. 核心组件安装：PyTorch CPU版与必要工具

2.1 PyTorch CPU版本安装

PyTorch是CodeFormer的深度学习框架基础。对于没有NVIDIA显卡的用户，CPU版本是最稳妥的选择：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

安装完成后验证PyTorch是否正常工作：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

2.2 Git工具安装（可选）

虽然可以直接下载ZIP包，但Git能更方便地获取更新：

1. 从 Git官网 下载Windows版安装包
2. 安装时保持默认选项
3. 安装完成后，在项目文件夹右键选择"Git Bash Here"

3. 获取CodeFormer源码与模型

3.1 下载项目源码

推荐两种方式获取源码：

方法一：Git克隆（推荐）

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

方法二：手动下载

1. 访问 CodeFormer GitHub页面
2. 点击"Code"→"Download ZIP"
3. 解压到合适目录

3.2 安装项目依赖

进入项目目录后，安装所需Python包：

pip install -r requirements.txt

常见问题解决方案：

• 如果某个包安装失败，尝试单独安装：pip install 包名
• 网络问题可尝试更换国内镜像源：

  pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

3.3 编译与模型下载

完成基础依赖后，需要编译部分代码并下载预训练模型：

python basicsr/setup.py develop python scripts/download_pretrained_models.py facelib python scripts/download_pretrained_models.py dlib python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

提示：模型文件较大（约1GB），请确保网络连接稳定。如果中断，可以重新运行命令继续下载

4. 实战操作：照片修复全流程

4.1 单张人脸照片修复

将待修复照片放入inputs文件夹，执行：

python inference_codeformer.py -w 0.2 --has_aligned --input_path inputs/your_photo.jpg

参数详解：

4.2 多人照片修复

对于含有多张人脸的图片：

python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path inputs/group_photo.jpg

修复结果默认保存在results文件夹，包含原始图、修复图和对比图。

5. 进阶技巧与问题排查

5.1 加速处理的小技巧

虽然使用CPU版本速度较慢，但可以通过以下方式优化：

1. 降低图片分辨率（建议先缩放到512px宽度）
2. 关闭其他占用CPU的程序
3. 使用--bg_upsampler none参数跳过背景增强

5.2 常见错误解决方案

问题1：ModuleNotFoundError

• 原因：缺少某个Python包
• 解决：pip install 缺失的包名

问题2：模型下载失败

• 原因：网络连接问题
• 解决：手动下载模型并放入指定位置：
  • 模型下载地址见项目wiki
  • 放置路径：weights/CodeFormer/

问题3：内存不足

• 原因：图片太大或系统内存不足
• 解决：
  • 减小图片尺寸
  • 关闭其他内存占用程序
  • 添加--face_upsample参数分块处理

5.3 批量处理与自动化

对于大量照片，可以编写简单脚本：

import os photos = [f for f in os.listdir('inputs') if f.endswith('.jpg')] for photo in photos: os.system(f'python inference_codeformer.py -w 0.5 --input_path inputs/{photo}')

6. 效果优化与参数调整

CodeFormer的修复效果高度依赖参数设置，以下是通过大量测试得出的优化建议：

权重参数(-w)黄金法则：

• 0-0.3：适合严重损坏的老照片
• 0.3-0.6：日常模糊照片的最佳区间
• 0.6-1.0：轻微模糊时保留更多原始细节

不同场景下的推荐配置：

实际使用中发现，对于90年代的老照片，-w 0.3配合--face_upsample参数能获得最佳平衡。而现代手机拍摄的模糊照片，-w 0.5左右效果最为自然。