#RestoreFormer++

RestoreFormer利用多头交叉注意力层实现高质量盲脸修复，其特点是从高质量字典中提取关键-值对用于面部重建。2023年9月项目添加了在线演示和更用户友好的推理方法，2023年1月新增了测试数据集。源代码和资源在GitHub提供，并包含详细的数据集准备和模型训练指南，支持多种评估指标。

RestoreFormerPlusPlus是一种高级人脸图像修复方法，采用全空间注意力机制和扩展退化模型(EDM)提高修复效果的保真度和真实感。该方法利用丰富的上下文信息和高质量先验，提升了对真实场景的适应性和通用性。项目开源了预训练模型、推理代码和在线演示，为研究和开发人员提供了实现高质量人脸图像修复的便捷工具。