AI顔修復比較：GFPGANとCodeFormerどちらを使うべきか

最終更新日：July 18, 2026

AIによる顔修復は、カメラやスキャナーが実際には捉えられなかったディテールを生成的に再構築することで、ぼやけた顔、低解像度の顔、圧縮によって損傷した顔を修復します。市場にあるほぼすべての修復ツールは、GFPGANとCodeFormerという2つのモデルのいずれかをラップしたものであり、両者は問題への取り組み方が異なります。GFPGANは1つのシャープで魅力的な出力へと押し進めるのに対し、CodeFormerは視覚的な仕上がりと引き換えに本人らしさの精度を調整できる忠実度のダイヤルを備えています。どちらも本当の情報を復元しているわけではなく、両方とも推測しているにすぎません。そのため、写真の顔が実際に自分が知っている人物である場合に、どちらを選ぶかが特に重要になります。

結論：GFPGANとCodeFormer、どちらを使うべきか？

本人の同一性が重要で、モデルがどこまで創作してよいかを制限したい場合は、忠実度の重みを0.7以上に設定したCodeFormerを使いましょう。速くて強力な、ほぼ自動の修復を求めており、多少の同一性のずれをよりきれいな結果と引き換えに受け入れられる場合はGFPGANを使いましょう。AI Face Restorationではブラウザ上で両方のモデルを実行できるため、選ぶ前に同じ写真を並べて比較できます。

GFPGANとCodeFormerは実際どう違うのか？

GFPGANは劣化を考慮したエンコーダーと固定のStyleGAN2ジェネレーターを組み合わせています。損傷した顔を読み取り、そのジェネレーターが学習した「もっともらしい顔」の空間へマッピングし、最も近い一致をレンダリングします。そのため出力は洗練されて一貫性があるように見える傾向がありますが、それを抑えるダイヤルはありません。

CodeFormerは異なるアプローチを取ります。トランスフォーマーが、学習済みの離散コードブック（顔のパッチの集合）からトークンの並びを予測し、それらのトークンから顔を再構築します。予測が離散的なステップで行われるため、CodeFormerは「実際の入力にできるだけ近づける」ことと「予測された高品質のコードを信頼する」ことの間を、単一の忠実度の重みでブレンドできます — この制御機能こそが、2つのモデルの実質的な違いのすべてです。

どちらも、ぼかし、JPEG圧縮、ダウンスケーリング、多少のノイズといった合成的に劣化させた顔データセットで学習されているため、その特定の種類の損傷に合わせて調整されています。どちらも、破れた写真や隠れた顔のように本当に欠損している領域向けには設計されていません。それはインペイント（inpainting）という関連はあるが別の問題であり、モデルが頼れる実際の手がかりがさらに少ない状況です。

顔修復は実際に何を直せて、何を直せないのか？

• できること： ぼやけた顔、低解像度の顔、JPEG圧縮された顔にもっともらしいディテールを再構築する。目、歯、生え際をシャープにする。高さ約64ピクセルまでの顔でも使える結果を出す。
• できないこと： 破れた写真や隠れた顔など、元の写真から本当に欠損している顔を復元すること — その部分ではモデルは修復するのではなく構造を捏造します。
• できないこと： 同一性を保証すること。すべての修復はもっともらしい再構築であり、測定ではありません。したがって出力は解釈として扱ってください — 同じ人物の別の写真と比較できる場合が最も信頼できます。

方法1：ブラウザツール（GFPGANとCodeFormer）

1枚の写真であれば、AI Face Restorationを使いましょう。少なくとも1つの顔が見えるJPG、PNG、またはWebPをアップロードし、GFPGANかCodeFormerを選び、ダウンロードする前に結果を元の写真と比較します。インストール不要、登録不要で、ブラウザがあればどんなデバイスでも動作します。

方法2：CodeFormerをローカルで使う（バッチ処理と忠実度の制御）

CodeFormerの公式実装では忠実度の重みを直接指定でき、バッチ処理用にスクリプト化できます。同じ設定で多数の写真を修復する場合や、ワンクリックのブラウザツールが提供する以上の細かい同一性の制御がプロジェクトに必要な場合は、この方法を選びましょう。

方法3：商用アプリ（MyHeritage、Reminiなど）

コンシューマー向けの修復アプリは、GFPGANやCodeFormer系のモデルを簡略化されたインターフェースの裏側にラップしており、通常は家族写真向けに調整されています。技術に詳しくない親族には便利ですが、顔で最も重要となる忠実度と品質のトレードオフを直接コントロールする自由は失われます。

家族の顔を修復すべきか？

個人的な写真であれば、基本的には「はい」です。祖父母のぼやけた写真を修復するのはよくある妥当な用途であり、感情的な価値が多少の不正確さを上回ることがほとんどです。AI photo restoration guideでは、修復モデルが祖母の顎のラインをストックフォトのように滑らかな顔へと再構築してしまい、彼女自身の子供たちがそれを完全には本人だと認識できなかった事例を取り上げています — これは、まず高い忠実度設定から始め、結果を信頼する前に元の写真と比較することの大切さを示す良い教訓です。

法的書類、行方不明者の写真、本人確認の申請など、正確な本人確認が重要な場面では、生成型の修復を使ってはいけません。出力はもっともらしい推測であって復元された事実ではなく、本人確認を検証するプロセスには、AIによる解釈ではなく実際の画像が必要です。

最良の結果を得るにはどうすればよいか？

1. 入手できる最も高解像度の元画像から始める。修復は、ひどくトリミングされた、あるいは小さすぎる元画像が持っていなかった情報を追加することはできません。
2. その人物に見覚えがある場合は、まず忠実度0.7でCodeFormerを試す — これにより実際の顔の構造の大部分が維持されます。
3. 結果を同じ人物の参照写真と100%ズームで比較する。目、鼻の形、顎のラインのずれが最初に確認すべき点です。
4. GFPGANの出力が「完璧すぎる」ように見える場合、たいていは実際にそうです — 代わりに忠実度をより高く設定したCodeFormerを試してください。
5. 集合写真では、フレーム全体を一度に処理するのではなく、顔ごとに個別に修復する。1回のグローバルな処理では、異なる処理が必要な顔ごとに設定が平均化されてしまいます。

よくある失敗パターン

• 肌を過度に滑らかにしすぎて実際の質感を消し去り、原寸大で見ると合成的に見える。
• シャープで左右対称、テンプレートのような、一般的な「魅力的な」顔になってしまい、もはやその人本人らしくなくなる。
• 同じ人物の2枚の異なる写真間で、目や歯の修復結果に一貫性がない。
• 高さ約64ピクセル未満の小さい、または大きくトリミングされた顔では、モデルが利用できる実際の手がかりがほとんど残っていない。

色あせ、傷、破れも併発している古い写真については、old photo restoration guideで完全な修復手順を確認してください — スキャン、構造的な修復、そして最後にテクスチャと顔にAIを使う、という順序です。

よくある質問

GFPGANとCodeFormer、どちらが優れているか？

どちらかが普遍的に優れているわけではありません。GFPGANは調整すべき設定なしでより強力なワンクリック修復を提供し、CodeFormerの忠実度の重みは視覚的な品質と本人らしさの精度を引き換えにすることを可能にします。本人の実際の同一性が重要な場合はCodeFormerを、速く洗練された結果を優先する場合はGFPGANを使いましょう。

AIによる顔修復は無料か？

はい、AI Face RestorationはGFPGANとCodeFormerの両方をブラウザ上で無料で実行でき、コアツールには登録もウォーターマークも必要ありません。

AIによる顔修復は人の見た目を変えてしまうことがあるか？

はい。どちらのモデルも実際の情報を復元するのではなく、もっともらしいディテールを合成するため、行き過ぎると肌を滑らかにしすぎたり、パーツの形を変えたり、一般的な顔へと近づけてしまったりすることがあります。信頼する前に、必ず結果を参照写真と比較してください。

CodeFormerの忠実度の重みとは何か？

0から1までの設定で、CodeFormerが低品質な入力の実際の構造をどれだけ優先するか（忠実度が高い）と、予測された高品質なコードブックの一致をどれだけ優先するか（忠実度が低い、より「修復」されているが元の写真への正確さは劣る）のバランスを制御します。

顔修復は破れた写真や損傷した写真を直せるか？

直せるのは顔の内部のディテールだけで、欠損した構造ではありません。ぼやけた顔や低解像度の顔はまさにGFPGANとCodeFormerが学習されている対象です。一方、破れた顔や隠れた顔は別の問題であるインペイントに当たり、実際には存在しなかった構造を捏造してしまう可能性がはるかに高くなります。

顔修復は古いモノクロ写真にも使えるか？

はい。これらのモデルにとっては色よりも解像度とぼけの方が重要です。色あせや変色も併発している古い写真では、まず顔を修復し、色も加えたい場合はその後でOld Photo Colorizerを使ってください。

画像クレジット

• ヴィンテージのモノクロ家族写真コレクション — 撮影：Suzy Hazelwood / Pexels
• 古い写真を保管する黒い手袋をはめた手 — 撮影：Tima Miroshnichenko / Pexels