Khusus untuk merestorasi foto wajah yang buram karena resolusi rendah, dapat menggunakan sebuah program berbasis Phyton script bernama CodeFormer. Tidak seperti cara lama yang menggandakan piksel untuk menaikkan resolusi gambar, CodeFormer menggunakan algoritma berbasis pendekatan data model (disebut sebagai pre-trained model) untuk menggantikan gambar bagian wajah yang buram atau yang hilang karena terkelupas ("scratched"). Kelemahannya adalah gambar wajah menjadi tidak sesuai dengan bentuk aslinya (palsu) karena menggunakan model pengganti yang dianggap mirip saja. Misalnya, warna dan bentuk mata yang tidak sesuai aslinya, bentuk bibir yang berbeda, dan lain sebagainya. Namun, algoritma dan pre-trained model wajah ini masih terus berkembang, sehingga kelak seharusnya makin mirip aslinya.

Instalasi program ini membutuhkan sedikit pengetahuan tentang baris perintah di Windows Command Prompt dan Phyton. Pastikan program Phyton sudah terinstalasi pada "PATH" yang benar dan sudah di-setting menjadi "Environment Variable" di sistem operasi Windows. Kemudian, ikuti langkah-langkah instalasi Phyton dependencies package-nya dari situs https://github.com/sczhou/CodeFormer#dependencies-and-installation. Setelah itu, instalasikan juga Pre-trained Models-nya dari link https://github.com/sczhou/CodeFormer#quick-inference.

Jika semua paket dan modul pendukung Phyton sudah ter-install dengan benar, maka tinggal menuliskan baris perintah pada jendela Command Prompt di mana file script CodeFormer (file .py) tersebut berada. Contoh penulisan command-nya dapat dilihat di laman https://github.com/sczhou/CodeFormer#prepare-testing-data. Perlu dicatat, karena tidak semua dependencies package dari script CodeFormer ini mendukung karakter Unicode (UTF-8 encoding), maka nama file dengan karakter Unicode (misal Korea, Jepang, China, Arab, dll.) sebaiknya di-rename terlebih dahulu ke latin. Adapun baris perintah script CodeFormer untuk restorasi foto wajah secara umum berbentuk:

python inference_codeformer.py -i "path to file" -w 0.7 -s 2 --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -o "path to output folder"

contoh: 
python inference_codeformer.py -i "D:\Photos\my photo.jpg" -w 0.7 -s 2 --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -o "D:\Photos"

Untuk proses up-scaling, CodeFormer menggunakan algoritma dari Real-ESRGAN. Algoritma CodeFormer ini juga dapat diterapkan untuk merestorasi gambar wajah pada video, tetapi prosesnya akan sangat lama kalau hanya menggunakan tenaga CPU dan tidak menggunakan GPU (NVIDIA RTX) terpisah/diskret. Spesifikasi CPU yang direkomendasikan adalah menggunakan prosesor Intel i7 atau i9 (minimum generasi ke-11; keluaran akhir tahun 2020).

Untuk mencoba dan melihat contoh hasil restorasi foto wajah secara online menggunakan algoritma CodeFormer ini, dapat mengakses laman https://huggingface.co/spaces/sczhou/CodeFormer.

Terdapat banyak aplikasi di smartphone Android untuk merestorasi foto wajah menggunakan algoritma pendekatan data model. Yang hasilnya cukup baik di antaranya adalah Pixelup-AI Photo Enhancer (hati-hati, versi ads-free-nya adalah untuk per device, bukan per Google account) dan Vivid AI Photo Enhancer. Hindari penggunaan aplikasi "deep fake" yang memalsukan wajah dengan tujuan yang tidak benar dan tidak beretika, meskipun hanya beralasan sekedar "fun".

Untuk merestorasi gambar/foto yang buram karena beresolusi rendah (low resolution), dapat menggunakan program command-line Real-ESRGAN yang menggunakan algoritma sintesis data model. Resolusi gambar dapat diperbesar hingga 4 kali. Namun, cara restorasi gambar dengan algoritma ini ada kelemahannya. Gambar berisi teks dengan ukuran yang terlalu kecil tidak akan terestorasi dengan baik. Restorasi gambar-gambar berisi vektor seperti anime akan lebih baik hasilnya daripada gambar foto. 

Ada 2 versi Real-ESRGAN, yakni versi executable file (EXE) dan versi Phyton script (Py). Untuk Real-ESRGAN versi EXE atau dapat disebut juga versi Vulkan, syarat utama untuk menjalankannya adalah Graphic Processing Unit (GPU) yang digunakan sudah mendukung teknologi Vulkan. Untuk mengetahuinya, dapat menggunakan software GPU-Z. Untuk cara penulisan baris perintahnya, dapat dibaca di bagian "README" di laman https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/#portable-executable-files-ncnn. 

Real-ESRGAN versi Pyhton script (Py) dapat dijalankan di komputer yang GPU-nya belum mendukung teknologi Vulkan, tetapi berjalan dengan (sangat) lambat. Real-ESRGAN yang dijalankan dengan Phyton script juga dapat digunakan untuk merestorasi gambar wajah (face enhancement). Untuk itu, perlu di-install terlebih dulu beberapa dependent packages (modul). Tahap-tahapnya dapat dilihat di laman https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/#-dependencies-and-installation. Untuk cara penulisan command-line Python script-nya dapat dilihat di laman https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/#python-script. Sebagai catatan, nama file gambar yang diproses tidak boleh memiliki karakter Unicode (UTF-8), misal huruf kanji, Yunani, Arab, dan lain-lain. Jika ada, rename dahulu ke nama file latin.

Jika tidak ingin menggunakan cara command-line (baris perintah) seperti di atas, dapat menggunakan software Topaz Gigapixel AI. Software ini juga sudah mendukung restorasi wajah. Hanya saja harga software ini tidaklah murah. Di samping itu, performance GPU dan CPU harus tinggi agar proses restorasi dapat berjalan dengan cepat. Jika memungkinkan, gunakan GPU terpisah sekelas NVIDIA RTX dan prosesor CPU sekelas Intel Core i7/i9 dengan generasi terbaru (min. generasi ke-11).

Di samping itu, ada juga software untuk image upscaler yang free dan open source, yaitu software Upscayl, yang pada dasarnya menggunakan algoritma Real-ESRGAN. Software Upscayl lebih cocok digunakan untuk upscaling gambar berbasis vektor.