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we demonstrate that the learned discrete codebook prior in a small proxy space largely reduces the uncertainty and ambiguity of restoration mapping by casting face restoration as a code prediction task, it meanwhile provides rich visual atoms for generating high-quality faces Under this paradigm, we propose a Transformer-based prediction network, namedCodeFormer, to model global composition and context of the low-quality faces for code prediction, enabling the discovery of natural faces that closely approximate the target faces even when the inputs are severely degraded To enhance

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