ChaiNNer 集成：可视化节点编辑器里的人脸修复
ChaiNNer 是什么
ChaiNNer 是一个开源的可视化图像恢复/超分辨率工具，用节点化编辑器把各种 AI 恢复模型（Real-ESRGAN、SwinIR、CodeFormer、GFPGAN 等）串起来。
和 ComfyUI 的区别：
- ComfyUI 专注 Stable Diffusion 生图
- ChaiNNer 专注后处理和恢复（包括 SD 生图后的修复）
- ChaiNNer 基于 NCNN 框架，可以用 CPU 跑（不需要 NVIDIA GPU）
安装
ChaiNNer 有 Windows / Mac / Linux 安装包，可在官方网站下载安装。CodeFormer 节点是内置的——不需要额外装插件。
基础工作流
Load Image（加载输入图）
↓
CodeFormer Face Restore 节点
↓
（可选）Real-ESRGAN Upscale 节点（背景增强）
↓
Save ImageCodeFormer 节点参数
| 参数 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
| Weight Path | CodeFormer 预训练权重 | 第一次用要指定权重文件 |
| Fidelity (w) | 0.5 | 质量 vs 身份权衡 |
| Upscale | 2 | 上倍倍率 |
| Has Aligned | false | 输入是否已经是对齐好的人脸 |
ChaiNNer 会自动调用 CodeFormer 的推理脚本。第一次使用时需要指定权重文件路径。
相比命令行的优势
可视化
节点图直观看到处理链路：
- 哪个节点吃哪个节点的输出
- 每个节点可以单独调节参数并预览效果
- 修改参数后自动重新运行
非代码用户友好
不需要写命令行。点两下就能把 CodeFormer + Real-ESRGAN 串成一个完整工作流。
CPU 模式
ChaiNNer 的 CodeFormer 节点可以用 NCNN 在 CPU 上跑（速度比 GPU 慢 5~10 倍，但不需要 NVIDIA 显卡）。
显存/内存需求
| 模式 | 最低 | 推荐 |
|---|---|---|
| GPU 模式 | 4GB 显存 | 8GB+ |
| CPU 模式 | 8GB 内存 | 16GB+ |
和 SD WebUI / ComfyUI 的关系
ChaiNNer 在 AI 绘画生态里的定位是后处理器：
SD WebUI 生图 → 保存 PNG
↓ 拖进 ChaiNNer
ChaiNNer 工作流（CodeFormer + Real-ESRGAN）
↓ 输出高清成品或者反过来：在 ChaiNNer 里调好 CodeFormer 参数，再把相同参数用到 SD WebUI 的 Extras 里。
常见用法
老照片修复
Load Image（老照片）
↓
CodeFormer Face Restore（w=0.7，身份优先）
↓
Real-ESRGAN Upscale（背景和整图增强）
↓
Save ImageAI 生图后处理
Load Image（SD 生成的崩坏图）
↓
CodeFormer Face Restore（w=0.3，质量优先）
↓
Save Image批处理文件夹
ChaiNNer 支持批量文件夹处理：
- Load Image → Folder Load（选输入文件夹）
- CodeFormer 节点参数设好
- Save Image → Folder Save（选输出文件夹）
- Run → 自动批量跑完
其他可视化工具
CodeFormer 也被集成到：
- Topaz Photo AI：商业软件，基于 CodeFormer 和 GFPGAN 的混合方案
- Diamond（CodeFormer GUI）：独立的 Python GUI 包装器，提供可视化界面
- PhotoRoom AI（部分集成）：在线背景去除 + 修复 + CodeFormer 后处理
这些工具都让 CodeFormer 的能力不再局限于命令行。