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FaceFusion 人脸增强两参数速调：从模糊老照片到清晰人像

【免费下载链接】facefusionIndustry leading face manipulation platform项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/facefusion

一张划痕、模糊的老照片，或一张压缩后细节丢失的人像，在 FaceFusion 人脸增强里调好两个参数就能改善。本文把模型怎么选、weight与blend的常用档位一次讲清，照着取值即可上手。

🖼️ 人脸增强能做什么：它适合两类素材

face_enhancer 模块只重建画面中的人脸区域，不动身份、不动背景，专门解决两类素材的问题：带有划痕、模糊、局部缺损的老照片，以及压缩后细节糊掉的人像。

🔍 老照片修复选哪个模型：先看素材再路由

FaceFusion 人脸增强内置 9 个模型，不必全部记，按素材类型路由就行：

• 老照片有划痕、模糊或缺损 →codeformer，面向受损图像重建，能补全缺失的脸部区域
• 日常社媒人像要清晰自然 →gfpgan 系列（gfpgan_1.2、gfpgan_1.3、gfpgan_1.4，默认 gfpgan_1.4），速度快、效果稳，适合当第一选择
• 印刷级特写要极清 →gpen_bfr 系列（256 到 2048×2048 共四档），gpen_bfr_2048分辨率最高，但显存占用也最大
• 偏艺术感、不想"修太狠"的人像 →restoreformer_plus_plus，重建强度更温和，适合画质尚可的底子

各模型的输入尺寸与版本信息都写在 face_enhancer 模块 里，需要核对时直接查看。

⚙️ 权重给多少才自然：blend 与 weight 各管一摊

FaceFusion 人脸增强最常用的是这两个数值。先看blend：它决定最终画面里增强结果占多大比例，取值 0 到 100，默认 80。原理是代码里的一行线性插值：

face_enhancer_blend = 1 - (state_manager.get_item('face_enhancer_blend') / 100)

越接近 100，结果越贴近增强输出；为 0 时等于完全保留原图。

再看weight：它直接作为增强模型的输入，控制模型重建的激进程度，取值 0.0 到 1.0，步长 0.05，默认 0.5。

注意：weight是模型侧的可选输入，gfpgan、gpen_bfr等模型没有这个输入，滑它不会改变结果。

📌 三类素材一张表查值

效果不满意时的自检清单

• 模型与素材不匹配：破损老照片用 gpen 系列效果有限，换 codeformer 重跑
• 遮罩范围太小：处理区域由人脸遮罩圈定，边缘没盖全就在遮罩设置里开启更多遮罩类型
• 边缘过渡不足：增强区域边界有"贴片"感时，调高 blend 或扩大遮罩
• 显存与线程吃紧：gpen_bfr_2048 这类大模型显存占用高，减少线程数或改用更严格的视频内存策略，避免中途卡死

正式批处理前，先用默认的gfpgan_1.4、blend 80 跑一张基准图，再沿"结果不够好"的方向单变量改模型或 weight，一次只动一处，调参就不会乱。

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