強(qiáng)大放大和恢復(fù)模型DiffBIR 減少模糊并銳化圖像細(xì)節(jié)

　　DiffBIR是一個(gè)利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行盲圖像復(fù)原的開源項(xiàng)目。它能夠在不需要對應(yīng)的高質(zhì)量圖片的情況下，對低質(zhì)量的圖片進(jìn)行去噪、超分辨率以及顏色校正等復(fù)原。

　　DiffBIR由清華大學(xué)和上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究人員共同開發(fā)。它采用了兩階段網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，第一階段使用SwinIR等模型去除圖像中的編碼模糊、JPEG壓縮噪聲等低級退化。第二階段使用類似Stable Diffusion的預(yù)訓(xùn)練模型，作為圖像先驗(yàn)，引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)生成高質(zhì)量的圖像。

　　核心功能:

　　1. 采用端到端的網(wǎng)絡(luò)，可以對包括高頻和低頻在內(nèi)的各種圖像退化進(jìn)行復(fù)原

　　2. 利用生成模型作為先驗(yàn)，無需匹配的高質(zhì)量圖像即可實(shí)現(xiàn)盲復(fù)原

　　3. 支持人臉圖像和普通場景圖像的復(fù)原，效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法

　　4. 模型小巧高效，可以部署到各類設(shè)備中，滿足實(shí)際應(yīng)用需求

　　5. 提供易用的命令行接口、Web Demo等，可以輕松體驗(yàn)強(qiáng)大的復(fù)原效果

　　6. 模型和代碼全部開源，支持用戶自定義訓(xùn)練和開發(fā)

　　DiffBIR開創(chuàng)了盲圖像復(fù)原的新方向，在保證效果的同時(shí)，免除了匹配高質(zhì)量圖像的要求。它可以廣泛應(yīng)用于舊照片修復(fù)、攝像頭圖像增強(qiáng)等應(yīng)用場景，為圖像處理任務(wù)帶來新的可能�？傮w來說，這是一個(gè)高質(zhì)量、高實(shí)用價(jià)值的開源項(xiàng)目。