【CodeFormerの使い方】3通りの方法

CodeFormerとは？

顔の復元・補完・高画質化に特化したAIツールです。
主に次のような用途に向いています：

ぼやけた顔写真を鮮明にしたい
AI生成画像の崩れた顔（目・口・鼻）を修正したい
ノイズが多い古い写真の顔を補完したい

CodeFormerを使うには？

CodeFormerやReal-ESRGAN、GFPGANのようなツールは、一般に以下のような環境を前提としています

Python（3.8～3.10あたり）
PyTorch（＋CUDAドライバ：NVIDIAのGPUがあれば）
Git
LinuxまたはLinux系OS（Ubuntuなど）での動作を想定

使い方：3通りの方法

1. 【手軽】ブラウザで試す（ローカル不要）

Hugging Faceのデモページ

アクセスする
画像をアップロードする
「Restore Face」ボタンを押す
完了したらダウンロード

※無料・インストール不要ですが、処理に少し時間がかかることも。

2. 【やや中級者向け】Google Colabで使う（ブラウザ＋GPU）

CodeFormer on Colab（例）

GoogleアカウントでColabにログイン
「ランタイム」 > 「すべてのセルを実行」
自分の画像をアップロード or Google Driveから取得
結果画像が出力され、ダウンロードできる

※無料でGPUが使えるのが魅力！重い画像も快適処理。

3.【上級者向け】ローカルPCに導入して使う

前提条件（以下の環境が整っていること）：

Python（推奨：3.8〜3.10）
Git（コードをクローンするため）
NVIDIA製GPU ＋ CUDA環境（GPUで高速処理する場合）

手順（ざっくり）

CodeFormerのソースコードをGitHubから取得

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

2.必要なPythonライブラリをまとめてインストール

pip install -r requirements.txt

このコマンドは、requirements.txt に書かれている依存ライブラリ（例：torch, opencv-pythonなど）を一括でインストールします。

について,
以下の記事で詳しく解説していますをご覧ください。

Sakasa AI

ローカルCLI（Pythonスクリプト）の為の、PyTorch＋CUDAのインストールコマンド | Sakasa AI PyTorch + CUDA のインストールコマンド ”PyTorch + CUDA のインストールコマンド”とは、ローカルCLI（Pythonスクリプト）で画像補完ツール（例：CodeFormerなど）を使う…

事前学習済みモデル（CodeFormer.pth）をダウンロードして、所定の場所に配置

GitHubの公式リポジトリの「README」にあるURLから、weights フォルダに保存します。

例（Linux/macOSの場合）

mkdir -p weights/CodeFormer
mv CodeFormer.pth weights/CodeFormer/

実行！画像を指定して処理を開始

例：

python inference_codeformer.py --w 0.7 --input_path inputs/test.jpg --output_path results/

--w パラメータは「どれくらいAI補正するか（0〜1）」を指定します。0に近いと原画寄り、1に近いと修正が強くなります。
出力結果は results/ フォルダに保存されます。
GPU環境があれば高速ですが、CPUでも動作は可能です（ただし時間がかかります）。

パラメータ	説明	おすすめ値
`w`	補完の強さ（0〜1）	0.5〜0.7くらいが自然
画像サイズ	小さすぎると補完しきれない	顔が100px以上推奨

CodeFormerをローカルで使うためのPC環境

1. 【OS環境】

対応OS
- Windows 10 / 11
- macOS（Intel or Apple Silicon）
- Linux（Ubuntu推奨）

※ただし、GPU処理（高速動作）したい場合はWindows or Linuxを強く推奨。

2. 【Python・CUDA環境】

項目	内容
Python	3.8 〜 3.10（Python 3.11は非推奨）
CUDA Toolkit	11.3 〜 11.7（GPUを使う場合）
PyTorch	CUDA対応版をインストール（後述）
Git	GitHubからコードを取得するために必要

3. 【PCスペック】

スペック項目	最低要件	推奨要件
CPU	Intel Core i5 / AMD Ryzen 5 以上	Core i7 / Ryzen 7 以上
メモリ（RAM）	8GB 以上	16GB 以上（重い画像処理のため）
GPU（NVIDIA製）	GeForce GTX 1060 以上（VRAM 6GB〜）	RTX 3060 / 3070 / 4070（VRAM 8GB〜）
ストレージ	SSD推奨（数GBのモデルファイルを扱う）	SSD（空き容量：10GB以上）

GPUはCUDA対応のNVIDIA製が必須です。AMDやIntel GPUは非対応。

4. 【その他の条件】

Python環境は仮想環境（venv）で構築するのがおすすめ
Pythonライブラリの依存関係を pip install -r requirements.txt で管理
インターネット接続（初回はモデルファイルなどをダウンロードするため）

GPUがないとどうなる？

CPUでも動作はしますが「1枚の画像処理に数分〜十数分かかる」こともあります。
GPUがあると「数秒〜十数秒で処理完了」なので、作業効率が段違いです。

どんな画像に向いてる？

イラストよりは「写真風」向き（リアル寄りの顔）
AI画像で顔が「崩れがち」なときの補修に最適
特に「顔だけ浮いてる画像」や「古い写真」が得意分野！

顔だけじゃないの？

CodeFormerは 全体の画像ではなく「顔部分のみ」に特化 しています。
顔以外の補完は別のツール（例：Real-ESRGANなど）と組み合わせるのがおすすめです。

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