GFPGAN ve CodeFormer Yüz Restorasyonu: Ayarlar ve API’ler

Yüz restorasyon modelleri hasarlı bir portreyi keskinleştirirken fark ettirmeden kişinin yüzünü de değiştirebilir. Pratik bir başlangıç noktası olarak GFPGAN daha doğal ve sade bir iyileştirme sunarken, kimlik benzerliği önemli olduğunda CodeFormer daha fazla kontrol sağlar. 2026’da yayımlanan çalışmalar referans yönlendirmeli, difüzyon tabanlı ve uç cihazlara uygun restorasyonlara işaret ediyor; ancak bunlar henüz iki yerleşik uygulamanın doğrudan yerine geçebilecek olgunlukta değil.

Model adına değil, görüntüdeki hasar türüne göre başlayın

Yüz restorasyonu, sıradan bir büyütme işlemi değildir. Süper çözünürlük modeli görüntüyü büyütür ve kare boyunca eksik dokuyu tahmin eder. Kör yüz restorasyonu modeli ise artık mevcut olmayan göz, cilt, saç ve diğer özellikleri yeniden oluşturmak için öğrenilmiş bir yüz öncelinden de yararlanır. Bu yaklaşım sonucu daha inandırıcı kılabilir; aynı zamanda kişinin kimliğinin değişmesine de yol açabilir.

Temkinli bir iş akışı için dokunulmamış orijinali saklayın, restorasyonu bir kopya üzerinde yapın ve büyütülmüş çıktıyı değerlendirmeden önce yüzü %100 ölçekte karşılaştırın.

Bu basit tablo ne zaman yetersiz kalır?

Hafif bulanıklıkta veya küçük kusurlar içeren yapay zekâ üretimi bir yüzde, büyük bir yeniden oluşturma istemiyorsanız önce GFPGAN’ı deneyin. Yüz çarpılmış, çok küçük veya ağır biçimde bozulmuşsa CodeFormer daha iyi bir ilk deneydir; çünkü sadakat ayarı, yapılan tercihin etkisini açıkça görmenizi sağlar.

Taramadaki çizikler ve tüm görüntüye yayılan solmalar ayrı bir sorundur. GFPGAN ve CodeFormer yüzlere odaklanır. Bu nedenle yüzü ve arka planı ayrı meseleler olarak işleyin; ardından saç çizgisini, gözlükleri ve birleştirilmiş görüntüdeki gren yapısını kontrol edin. Birden fazla yüz veya alışılmadık aksesuar söz konusuysa, kullandığınız arayüzde varsa hizalanmış yüz ya da merkezdeki yüz seçeneğini kullanın.

Daha keskin görünen bir sonucu “geri kazanılmış kanıt” olarak nitelendirmeyin. Kaynak görüntü pikselleri kaybetmişse restorasyon modeli yalnızca makul görünen bir yüz tahmin eder. Bu ayrım aile arşivlerinde, özellikle de hukuki, gazetecilik veya kimlik tespitiyle ilgili çalışmalarda önemlidir.

GFPGAN, CodeFormer ve 2026 araştırmaları aynı olgunlukta değil

GFPGAN ve CodeFormer, resmî olarak yayımlanmış açık kaynaklı araştırma uygulamalarıdır. Resmî GFPGAN deposu Python 3.7+, PyTorch 1.7+, önceden eğitilmiş ağırlıklar ve komut satırı üzerinden çıkarım sürecini belgeliyor. CodeFormer deposu ise yerel çıkarımı, tüm görüntü ve video modlarını, ayrıca 0 ile 1 arasında bir sadakat ağırlığını açıklıyor.

Aşağıdaki 2026 projeleri, eşdeğer barındırılan ürünlerden ziyade araştırma yönelimleri olarak görülmeli. Bağlantısı verilen makalelerde indirilebilir iş akışı, üretim API’si, net lisans koşulları ve öngörülebilir ücretlendirme kombinasyonu aynı şekilde belgelenmiyor.

GFPGAN’ın güçlü olduğu noktalar ve yüzü değiştirdiği durumlar

GFPGAN, bozulmuş yüzleri onarmak için yayımlanan yöntemdeki StyleGAN2 tabanlı öncelik de dâhil olmak üzere önceden eğitilmiş üretici bir yüz önceliği kullanır. Resmî README, v1.3’ün daha doğal sonuçlar verdiğini ve çok düşük kaliteli girdilerde daha iyi çalıştığını söylüyor; aynı zamanda v1.3’ün her zaman v1.2’den iyi olmayabileceği ve kimliği hafifçe değiştirebileceği konusunda uyarıyor. GFPGAN, Apache License 2.0 ile yayımlanıyor.

Resmî sürüm karşılaştırması sayısal bir benchmark değil, nitel bir değerlendirme. v1.2’nin daha keskin ancak zaman zaman doğal olmayan sonuçlar verdiği; v1.3’ün ise daha doğal ama çok keskin olmayan çıktılar ürettiği belirtiliyor. Bu nedenle orijinal yüz genel hatlarıyla doğruysa GFPGAN mantıklı bir ilk denemedir. Ancak CodeFormer’daki kimlik ve yeniden oluşturma arasındaki açık kontrolü sunmaz.

CodeFormer’ın sadakat ağırlığı gerçekte neyi değiştiriyor?

CodeFormer, kör yüz restorasyonu için kod kitabı aramalı bir transformer kullanır. Temel kontrolü, belgelenen aralığı [0, 1] olan sadakat ağırlığı w değeridir. Yazarlar, daha küçük w değerlerinin genel olarak daha yüksek kaliteli görünen sonuçlar; daha büyük w değerlerinin ise girdideki kimliğe ve içeriğe daha yüksek sadakat sağladığını belirtiyor.

w bir kalite seviyesi değil, bir tercihler dengesidir: düşük değer daha temiz bir yüz üretirken ayrıntıları uydurabilir; yüksek değer ise kaynağı daha sadık biçimde koruyup bulanıklık, sıkıştırma izleri veya diğer hasarları görünür bırakabilir. CodeFormer’ın tüm görüntü işleme yolu, onarılan yüzü sahneye yeniden birleştirir. README de bu işlemin yüz ile arka plan sınırında saç dokusuna zarar verebileceği konusunda uyarıyor.

CodeFormer, NTU S-Lab License 1.0 kullanır. Barındırılan bir uç nokta ile deponun koşullarının aynı olduğunu varsaymak yerine, yeniden dağıtım veya ticari entegrasyon öncesinde lisansı okuyun.

Yayımlanmış benchmark’ların sınırı

Yayımlanmış ve yararlı kanıtlar var; ancak her model ve hasar türünü kapsayan evrensel bir 2026 karşılaştırma tablosu bulunmuyor. İteratif difüzyon restorasyonu üzerine 2023 ICCV makalesi, GFPGAN ve CodeFormer’ı CelebA-HQ üzerinde diğer temel modellerle birlikte değerlendirdi.

Sentetik bozulma uygulanan tablolardan birinde makale şu değerleri bildirdi:

Bunlar belirli bir protokole ait değerlerdir; 2026 için evrensel bir sıralama değildir. Aynı makale kendi veri kümelerini, bozulma sürecini, uygulamalarını ve değerlendirme yöntemini kullandı. Yeni restorasyon modellerinin neden özgünlüğe odaklandığını anlamak için yararlı bir bağlam sunarlar; ancak belirli bir aile fotoğrafında en iyi sonucu hangi modelin vereceğini öngörmezler.

Plastik yüz etkisinden kaçınmak için parametre ayarı

“Plastik yüz” sorunu, restorasyon gücü, kimlik sadakati ve birleştirme işleminin tek bir kontrolmüş gibi ele alınmasından kaynaklanır. Bunlar birbirinden ayrı kararlardır.

Kullanışlı bir CodeFormer başlangıç aralığı

Görüntüyü veya modeli değiştirmeden önce aynı girdiyi üç farklı ayarla çalıştırın:

Bu aralıklar belgelenen dengeyi yansıtır; her arayüzde aynı sonucu garanti etmez. CodeFormer README’si hizalanmış yüz restorasyonunda w=0.5, tüm görüntü iyileştirmesinde w=0.7 ve örnek video komutunda w=1.0 kullanıyor.

Sonuç balmumu maskesine benziyorsa önce daha yüksek bir w değeri deneyin; kullandığınız servis sunuyorsa yüz görünürlüğünü veya karışım oranını azaltın ve daha fazla orijinal bağlam içeren bir kırpma kullanın. Onarılmış kırpma keskin olsa bile orijinal dokunun bir kısmını geri karıştırmak yapıştırılmış hissini azaltabilir.

Geçişler arasında neyi kontrol etmeli?

1. Kimlik: gözler arasındaki mesafe, burun genişliği, ağız biçimi, yüz konturu ve ayırt edici izler.
2. Doku: gözenekler, çiller, sakal tüyleri, saç telleri ve film greni.
3. Aksesuarlar: gözlük, küpe, şapka ve yüzün üzerinden geçen saçlar.
4. Bütünleşme: ışık, renk, gren ve yüz ile arka plan arasındaki sınır.
5. Tekrarlanabilirlik: ikinci çalıştırmada yüzün yeniden değişip değişmediği.

GFPGAN aynı w kontrolünü sunmaz. Model sürümü ile görünürlük/karışım kontrollerini ölçülü kullanın. Resmî depo, v1.3’ün iki kez çalıştırılabileceğini söylüyor; ancak tekrarlı restorasyon yine de bir deney olarak görülmeli. İkinci geçiş kimliği veya dokuyu değiştiriyorsa ilk çıktıyı koruyun.

Yerel çalıştırma: güçlü kontrol, eskiyen bağımlılıklar

Yerel çıkarım, görüntüyü kendi makinenizde tutmanızı sağlar; karşılığında Python, PyTorch, model ağırlıkları, CUDA, dedektör paketleri ve dosya izinleriyle siz ilgilenirsiniz.

GFPGAN için yerel kurulum

Resmî depo, özel CUDA uzantıları gerektirmeyen temiz bir sürümü şöyle belgeliyor:

git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
cd GFPGAN
pip install basicsr
pip install facexlib
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth \
  -P experiments/pretrained_models
python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2

README, Python >=3.7 ve PyTorch >=1.7 gereksinimlerini listeliyor; belgelenen kurulumda NVIDIA GPU ve CUDA isteğe bağlı yollar olarak sunuluyor. Komut klasörleri, nihai ölçeği, arka plan büyütmeyi, yalnızca merkezdeki yüzü işlemeyi, hizalanmış yüzleri ve uzantıların otomatik yönetimini destekliyor.

CodeFormer için yerel kurulum

CodeFormer’ın resmî ortam kurulumu biraz daha kapsamlı:

git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer
conda create -n codeformer python=3.8 -y
conda activate codeformer
pip3 install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop
python scripts/download_pretrained_models.py facelib
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

Depo, PyTorch >=1.7.1 ve CUDA >=10.1 gereksinimlerini listeliyor. Dedektör ve yüz kırpma yolu için dlib isteğe bağlı; belgelenen Windows ve Mac video iş akışı için FFmpeg gerekiyor.

512×512 hizalanmış bir yüz için resmî örnek şu şekilde:

python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned \
  --input_path inputs/cropped_faces

Tüm görüntü iyileştirmesinde README -w 0.7 kullanıyor; isteğe bağlı olarak --bg_upsampler realesrgan ve --face_upsample seçenekleri eklenebiliyor. Depo güvenilir bir VRAM, işlem hacmi veya gecikme gereksinimi yayımlamıyor. Bu nedenle belirli bir donanım alt sınırı vaat etmek yerine tam kullanacağınız ortamı test edin.

API maliyeti ve entegrasyon seçenekleri

Barındırılan çıkarım, prototip geliştirmeyi kolaylaştırır; ancak fiyat ve lisans hâlâ birbirinden ayrı kararlardır.

Tarihli barındırılan maliyet tablosu

Resmî GFPGAN Replicate sayfası, CodeFormer Replicate sayfası ve Real-ESRGAN Replicate sayfası yaklaşık maliyetleri listeliyor. Fiyatlar 1 Eylül 2026’da kontrol edildi. İki yüz modeli, Nvidia L40S üzerinde tipik tamamlanma süresinin 3 saniye içinde olduğunu belirtiyor; tahminler girdilere göre değişebilir.

CodeFormer Replicate sayfası, API sürümünün ticari amaçlarla kullanılamayacağını açıkça belirtiyor. Bu ifade söz konusu barındırılan dağıtım için geçerli; başka bir sağlayıcının koşullarını ayrıca doğrulayın.

fal CodeFormer API dokümantasyonu, uç noktayı ticari kullanıma uygun olarak etiketliyor. Dokümantasyonda varsayılanı 0.5 olan fidelity, varsayılanı 2 olan upscale_factor, isteğe bağlı yüz büyütme, hizalama, merkez yüz seçimi ve seed seçenekleri bulunuyor. Ancak bir fiyat yayımlanmıyor; bu nedenle fal maliyetini Replicate tahmininden çıkarmayın.

Minimal barındırılan iş akışı

fal dokümantasyonu JavaScript istemcisiyle çalışan şu iş akışını gösteriyor:

import { fal } from "@fal-ai/client";

const result = await fal.subscribe("fal-ai/codeformer", {
  input: {
    image_url: "https://example.com/input.jpg",
    fidelity: 0.7,
    upscale_factor: 2,
    face_upscale: true
  },
  logs: true
});

console.log(result.data);

Daha uzun süren işler için aynı dokümantasyon kuyruk gönderimi, durum sorgulama, sonuç alma ve webhook geri çağrılarını da sunuyor. FAL_KEY veya eşdeğer sağlayıcı anahtarını tarayıcı ya da mobil koduna değil, sunucunuza koyun.

Gerçek kullanıcıların hâlâ karşılaştığı sorunlar

İncelenen kullanıcı başlıklarında, kurulum raporlarında ve büyütme hatası bildirimlerinde kullanıcılar, görsel olarak iyileşmiş olsa da artık aynı kişiye benzemeyen yüzlerden ve yerel entegrasyon hatalarından söz ediyor. Bunlar kontrollü benchmark’lar değil, iş akışına dair kullanıcı raporlarıdır.

“CodeFormer’ın yüzü düzeltmekten çok 'icat etme' eğiliminde olduğunu düşünüyorum.” — u/TheMemo, r/StableDiffusion

Buradan çıkan pratik sonuç basit: temsili yüzler üzerinde çıktıları karşılaştırın ve toplu işleme hattında ortam sürümlerini sabitleyin.

SSS: GFPGAN ve CodeFormer yüz restorasyonu

Eski fotoğraflar için GFPGAN mı, CodeFormer mı daha iyi?

Genel kural olarak tanınabilir bir yüz ve doğal bir temizlik için GFPGAN ile başlayın; ağır bozulma veya benzerlik kontrolü daha önemliyse CodeFormer’ı kullanın.

Kimliği korumak için hangi CodeFormer sadakat değeri kullanılmalı?

Daha yüksek w değerleri girdiye sadakati, daha düşük değerler ise genellikle daha temiz ancak daha fazla ayrıntı uyduran sonucu öne çıkarır. 0.5, 0.7 ve 0.9 değerlerini karşılaştırın; ardından en keskin gözleri değil, ayırt edici özellikleri koruyan çıktıyı seçin.

Büyütmeden önce restorasyon yapmalı mıyım?

Pratik bir iş akışı olarak önce yüzü bir kopya üzerinde restore edin, ardından tamamlanmış görüntüyü büyütün. Real-ESRGAN gibi yüz iyileştirmeli birleşik iş akışları istisna olabilir; yine de kimlik ve yüz/arka plan geçişi kontrol edilmelidir.

Tamamen bulanıklaşmış ayrıntılar geri getirilebilir mi?

Hiçbir model, hiç yakalanmamış bilgiyi güvenilir biçimde geri getiremez. GFPGAN ve CodeFormer makul görünen yüz ayrıntıları üretebilir; bu nedenle daha keskin bir göz veya ağız, orijinal ayrıntının geri kazanıldığı anlamına gelmez.

2026 modelleri GFPGAN veya CodeFormer’ın yerini almaya hazır mı?

Bağlantısı verilen makaleler uç cihaz çalıştırma, yüksek boyutlu koşullandırma ve aynı kimliğe ait referanslar gibi önemli yönelimler gösteriyor. Ancak aynı yerel ve barındırılan iş akışı dokümantasyonuna sahip, geniş ölçekte erişilebilir bir alternatif henüz ortaya konmuş değil.

CodeFormer’ın Replicate API’si ticari olarak kullanılabilir mi?

CodeFormer Replicate sayfası, API sürümünün ticari olarak kullanılamayacağını söylüyor. Temel deponun kendi NTU S-Lab License 1.0 lisansı var; diğer sağlayıcılar farklı koşullar yayımlayabilir.

Pratik seçim, uydurma ile kontrol arasında bir dengedir

Üç temsili kırpma seçin: hafif bulanıklık, ağır bulanıklık ve çizilmiş düşük çözünürlüklü bir portre. GFPGAN’ı ve CodeFormer’ı w=0.5, 0.7 ve 0.9 değerlerinde çalıştırın; her çıktının yanında orijinali tutun ve kimlik açısından kritik özellikleri değiştiren sonuçları eleyin. Arka planın da onarılması gerekiyorsa tüm görüntü büyütme işini ayrı bir büyütücüye bırakın.

Bir sonraki adım için Real-ESRGAN indirme ve GUI rehberine ve ücretsiz yapay zekâ video büyütücüler rehberine göz atabilirsiniz.