基于深度学习的档案级图像修复：Coderformer AI技术解析与应用实践
引言：历史修复的AI化转型
历史档案研究员李薇在整理家族谱系时，面对太奶奶1942年的肖像照陷入困境——严重龟裂的相纸、褪色至泛白的图像以及缺失的面部细节。传统修复方案需专业技师数月工作，而本文介绍的Coderformer AI（由中科院计算所团队开发的开源项目）实现了秒级数字修复，其技术内核值得深入探讨。
技术架构解析
模型起源与设计理念
Coderformer基于Transformer-CNN混合架构（论文代号ICCV-2022-0473），核心创新在于：
class HybridEncoder(nn.Module):
def __init__(self):
self.vision_transformer = ViT_B_16(pretrained=True)
self.cnn_backbone = ResNet50(pretrained=True)
self.attention_fusion = CrossAttentionModule(embed_dim=768)
模型通过双流特征提取机制，同步处理全局结构信息（ViT分支）与局部纹理细节（CNN分支），在FFHQ-OLD数据集上达到94.3%的PSNR指标，远超传统GAN方案。
核心技术亮点
亮点1：四阶修复引擎
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自适应区域分离
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采用Mask-RCNN实例分割预模型（COCO预训练权重）
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