CodeFormer 使用教學：從免安裝試用到自己安裝的 6 種用法

CodeFormer 是一個 AI 模型，能把照片裡模糊、受損的臉修得更清楚。非商業用途可免費使用，常見的用法有 6 種。

其中 3 種在瀏覽器裡就能用：作者放在 Hugging Face 和 Replicate 上的線上試用版本，以及作者提供的 Google Colab 筆記本。另外 3 種要安裝在自己的電腦上：GitHub 上的官方程式碼、Automatic1111 WebUI，還有搭配社群節點的 ComfyUI。想知道 CodeFormer 怎麼用，又不想安裝軟體、註冊帳號，可以先從 Hugging Face 的線上試用開始。

您正在看的 CodeFormer.io，是一個獨立的老照片修復網站，與 CodeFormer 的作者、南洋理工大學的 S-Lab 都沒有關聯。如果您只是想把一張家裡的老照片修好，用手機或電腦的瀏覽器就能做到，不用安裝任何東西。

CodeFormer 是什麼？

CodeFormer（也有人寫成 Code Former）是一個臉部修復模型，由南洋理工大學 S-Lab 的四位研究人員開發：Shangchen Zhou、Kelvin C.K. Chan、Chongyi Li 和 Chen Change Loy，2022 年在 NeurIPS 發表。給它一張模糊、有顆粒感，或像貼了馬賽克方塊的臉，它會修出一張更清楚的臉。

它從高畫質的臉部照片學會了清楚的臉長什麼樣子，再用這些知識，盡量猜出您照片裡那張臉的樣子。所以它最主要的設定，就是決定這個「猜」能猜到多遠：fidelity 權重，也就是 w，範圍從 0 到 1。w 低，臉比較乾淨，但猜出來的部分也比較多。w 高，比較貼近您的照片，但修得比較少。

官方程式碼放在 GitHub，除了臉部，也能處理整張照片和影片。

6 種用法比較

以上是 2026 年 10 月 20 日查核的結果，額度和價格都可能改變。第三個官方線上版本放在中國的 OpenXLab 上，現在已經打不開。

CodeFormer.io 沒有列在表裡，因為它是另一個獨立的老照片修復網站。在那裡，不用帳號每天能免費修 1 張標準尺寸的照片，想修更多張則要用點數。

1. Hugging Face 線上試用（免費、免安裝）

不用安裝、也不用帳號，最直接的免費試用方式，是作者自己放在 Hugging Face 上的試用頁面 sczhou/CodeFormer（Hugging Face 稱為 Space）。

1. 上傳一張小於 400 萬像素的照片。
2. 三個勾選框維持勾選：Pre_Face_Align、Background_Enhance 和 Face_Upsample。
3. 設定 Rescaling_Factor（放大倍數，最多 4）和 Codeformer_Fidelity 滑桿，滑桿一開始在 0.5。
4. 按 Enhance Image。結果請在 30 秒內存下來，因為試用頁面過了 30 秒就會把它刪除。

Hugging Face 給未登入的訪客每天 2 分鐘的 GPU 運算時間，而且優先順序比較低；註冊免費帳號後，提高到 5 分鐘。這些時間能修幾張照片，並沒有公布的數字。這個試用頁面一次同時處理 2 個工作，最多讓 10 個排隊，再多就會出現「queue is full」（佇列已滿）。高解析度、超過 15 張臉的團體照，它也會拒絕處理。

2. Replicate 上的 CodeFormer，免費次數用完按次計費

Replicate 上有第二個官方線上版本，名稱是 sczhou/codeformer。使用前要用 GitHub 帳號登入，我們查詢時，頁面上只有這一種登入方式。上傳照片，調整 codeformer_fidelity（預設 0.5）和 upscale（預設 2），然後執行。Replicate 的頁面說，通常 5 秒內就會完成，不過遇到冷啟動（cold start）時，得多等一下。

新帳號能免費跑有限的次數，但 Replicate 沒有公布是幾次。用完之後要設定付款方式，每次約 US$0.0043，也就是 US$1 可跑 232 次。頁面上也註明，它的 CodeFormer API 不能用在商業用途。

3. 官方的 CodeFormer Colab 筆記本

作者提供的 Colab 筆記本，會在 Google 的雲端電腦上執行模型，所以您的電腦上什麼都不用安裝。從 README 裡的「Open in Colab」標章打開，再用 Google 帳號登入。

1. 打開 Runtime 選單，選 Change runtime type，在 Hardware accelerator 底下選一個 GPU 選項。
2. 執行設定用的程式碼儲存格。每次使用都要重新設定一遍，所以要等一段時間。
3. 執行上傳用的儲存格，選擇您的照片，再設定 CODEFORMER_FIDELITY，預設是 0.7。
4. 執行最後一個儲存格，下載 results.zip。

Google 形容免費的 GPU 使用「heavily restricted」（限制很多），也沒有公布具體的上限。免費的工作階段最長 12 小時，閒置太久會更早結束。這個筆記本也有一陣子沒更新了：裡面保存的輸出結果，來自比較舊的 Colab 環境（Python 3.9、PyTorch 2.0）。

4. CodeFormer 安裝教學：從 GitHub 裝官方程式碼

自己安裝官方程式碼，就沒有每天的次數限制，還能一次處理整個資料夾的照片，或是一段影片。代價是要會用命令列，而且實際上需要一張 NVIDIA 顯示卡。

您需要 conda、Python 3.8、PyTorch 1.7.1 以上，以及 CUDA 10.1 以上。接著照 README 的步驟做：

1. 執行 git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer，再建立並啟用一個 Python 3.8 的 conda 環境。
2. 執行 pip3 install -r requirements.txt，然後執行 python basicsr/setup.py develop。
3. 用 python scripts/download_pretrained_models.py facelib 下載模型檔案，再把同一個指令最後的 facelib 換成 CodeFormer，執行一次。
4. 修復一張照片：python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path photo.jpg --bg_upsampler realesrgan --face_upsample

在 GitHub 下載 CodeFormer，拿到的是程式碼和 codeformer.pth 這類模型檔案，不是能直接點開的應用程式。

GitHub 的 issue（問題回報）裡記錄了兩個常見問題。出現「Running on CPU now!」警告，通常是 PyTorch 和您的 CUDA 版本不相符（issue #176）。Real-ESRGAN 在 GPU 上執行時背景變成全黑，則是 issue #145。

5. 在 Automatic1111（Stable Diffusion WebUI）裡使用

AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI 內建 CodeFormer。WebUI 需要 Python 3.10.6 和 git，建議使用 NVIDIA 顯示卡，4 GB 的顯示卡也支援。

CodeFormer 在兩個地方找得到。在 Settings 裡，「Face restoration model」預設就是 CodeFormer，還有一個「CodeFormer weight」滑桿，預設 0.5。Extras 分頁則有自己的 CodeFormer 區塊，裡面有一個「Visibility」滑桿，和一個從 0 開始的「Weight」滑桿。

這兩個權重滑桿的標示一模一樣：「0 = maximum effect」（效果最強）、「1 = minimum effect」（效果最弱）。2022 年 Reddit 的 r/StableDiffusion 版上，有位使用者測試時把權重設成 1，以為會修得最多，結果效果最弱。

6. 在 ComfyUI 裡使用（自訂節點）

ComfyUI 沒有內建的 CodeFormer 節點，常見的做法是安裝社群開發的 facerestore_cf 節點。它支援 fidelity 設定。

1. 把 facerestore_cf 複製（clone）到 ComfyUI/custom_nodes，再執行它的安裝腳本。
2. 從 CodeFormer GitHub 的 v0.1.0 release 下載 codeformer.pth，放進 models/facerestore_models。如果您已經在用 Automatic1111，電腦裡也許已經有這個檔案。
3. 重新啟動 ComfyUI，把節點加進工作流程。

如果安裝失敗，節點的 README 說，需要自己另外安裝 opencv-python。

CodeFormer 的 fidelity（權重）要設多少？

如果是您認識的人，先從 0.7 開始。臉看起來還是糊糊的，再試 0.5。只有臉損壞得很嚴重時才往下調，而且要有心理準備，模型會猜得更多。

同一張照片用 0.5 和 0.7 各跑一次，比較眼睛和嘴巴。原始檔案也要留著，因為任何結果都可能包含模型自己補上的細節。

CodeFormer 可以商業使用嗎？

沒有取得許可的話，不行。CodeFormer 採用 S-Lab License 1.0，只允許非商業用途的使用和分享；想用在商業用途，條款要求先聯絡作者。在 Colab、Automatic1111、ComfyUI 或付費 API 上執行，都不會改變這些授權條款。您可以到 GitHub 頁面看 LICENSE 檔案的原文。以上是白話整理，不是法律建議。

常見問題

CodeFormer 是免費的嗎？

是的，限非商業用途。程式碼本身不用錢，Hugging Face 的線上試用在每天少量的 GPU 額度內也免費。Replicate 的免費次數用完後按次收費，免費版的 Colab 則不保證一定有 GPU 能用。

CodeFormer 線上版怎麼用？不安裝也能試嗎？

能。有三種方法不用安裝：官方的 Hugging Face 線上試用（不用帳號）、Replicate（用 GitHub 登入），以及作者的 Colab 筆記本（需要 Google 帳號，程式碼儲存格要自己執行）。最簡單的是 Hugging Face：上傳照片，按 Enhance Image，再把結果存下來。

CodeFormer 有 Windows 或 Mac 版可以下載嗎？

沒有應用程式版本。作者沒有推出 Windows 或 Mac 的安裝程式，GitHub 上只有程式碼和模型檔案，要用 Python 自己設定。在別的地方看到號稱裝好就能用的「CodeFormer App」，都不是作者推出的。

手機可以用 CodeFormer 嗎？

不太好用，也沒有官方 App。Hugging Face 的線上試用能用手機瀏覽器打開，但操作介面偏技術，結果 30 秒後就會刪除。想用手機修老照片，也可以用另一個獨立網站 CodeFormer.io，在手機瀏覽器裡就能用，不用安裝任何東西，選項都用白話文字說明。在 iPhone 上，從 CodeFormer.io 下載的檔案會存在「檔案」App 的「下載項目」，再從那裡存到「照片」。

哪些 CodeFormer 網站是官方的？

根據 README，只有 Hugging Face、Replicate 和 OpenXLab 上的線上版本是作者經營的，而 OpenXLab 那個已經打不開。README 也列出幾個非官方網站，提醒讀者使用前先查證，以免損失金錢。CodeFormer.io 不是官方線上版本，它是獨立經營的網站，與作者、S-Lab 或南洋理工大學都沒有關係。

CodeFormer 能修刮痕和整張照片嗎？

大多不行，它主要處理的是臉。整張照片模式如果加上 Real-ESRGAN 選項，也能放大背景，但 README 沒有提到修復刮痕或摺痕。README 也提醒，把臉貼回照片時，邊緣的頭髮紋理可能會受損。想比較不同的臉部修復模型，請看 CodeFormer 和 GFPGAN 的比較（英文）。

CodeFormer 可以幫照片上色嗎？

只能處理裁切好的臉。它的上色程式只適用於裁切並對齊過、512 × 512 像素的臉部圖片，不能處理整張照片。整張黑白照片想變彩色，可以試試本站的黑白照片變彩色頁面。

該選哪一種用法？

• 只想試一次，用 Hugging Face 線上試用。
• 需要 API 的話，選 Replicate。
• 會一點程式碼、但沒有顯示卡，Colab 比較適合。
• 要處理整個資料夾的照片、影片，或不想受每天的次數限制，就自己從 GitHub 安裝。
• 已經在用 Stable Diffusion 的人，直接用 Automatic1111 或 ComfyUI。

要修阿嬤的老照片，其實用不著這些設定。先把照片掃描或翻拍下來（老照片掃描教學），再用手機或電腦打開 CodeFormer.io，選擇照片就好。不用帳號，每天能免費修 1 張，也沒有浮水印，首頁有使用方式的說明。這裡不用設定任何數值；如果最在意像不像本人，打開更多選項，選擇貼近原貌。

臉被撕掉一塊，或整個被污漬蓋住時，任何 AI 都找不回那張真正的臉。有些人工修復師會參考同一個人的其他照片，用手工把缺掉的部分重建起來，這類手工修復請參考我們的老照片修復服務指南（英文）。