SUPIR – 专注于AI驱动的图像复原与质量提升模型

SUPIR代表的是什么？

SUPRISE（Scaling-UP Restoration and Image Enhancement）是一项创新性的图像恢复与质量提升技术，采用了大型生成模型StableDiffusion-XL（SDXL）以及模型扩展技巧，并通过深度学习及多模态策略实现了低质图像的高质量复原。此方法允许用户借助文本提示进行细致的控制和调整，包括对物体纹理和场景语义内容等恢复细节的微调。SUPRISE是由中国科学院深圳先进技术研究院、上海AI实验室、悉尼大学、香港理工大学、腾讯ARC实验室以及香港中文大学的研究人员联手开发完成的成果。

访问SUPIR官方网站的入口

• 官方网站地址：https://supir.xpixel.group/
• 代码仓库地址：https://github.com/Fanghua-Yu/SUPIR
• 在arXiv平台上发布的一篇学术文章：https://arxiv.org/abs/2401.13627

SUPIR的核心特点

• 高品质图片恢复SUPIR具备将品质较低的照片修复成近乎原版高清晰度影像的能力，它能应对因多种因素（例如压缩失真、噪声干扰或画面模糊）所引起的图片质量下降问题。
• 修正各种形式的图片问题SUPIR具备强大的功能，可以改善各类受损图片的质量，涵盖自然景观、人物肖像、野生动物场景、电子游戏截图以及老旧影片与照片的修复工作。它能够提升画面细腻程度，复原原有的锐利度及逼真效果，赋予图像新的生命力。
• 文字提示指导恢复SUPIR让用户能够利用文字指令引导图像复原过程，并可具体指示需要处理的部分，比如清晰化图中某一模糊对象、变换物件表面质感，或是依据高层次的概念来优化图像修复结果。
• 具有负面质量的指示在利用SUPIR技术时，借助负面提示词增强图像视觉体验。该方法指示系统排除特定不理想元素如“绘画风格、动漫渲染、朦胧感、杂乱或劣质特性”等，确保模型修复过程中规避这些要素，进而优化图片的总体品质。

SUPIR的操作机制

1. 创造性前置条件SUPIR采用了拥有26亿个参数的强大预先训练好的图像生成模型StableDiffusion-XL（SDXL）作为其生成前导。这个生成前导包含了模型对图像数据分布的理解，用以引导图像的创造与修复工作。
2. 数据集合文字标注研究人员为培训SUPIR而汇集了由2000万个高清且优质图片组成的数据集合，每个图象均附有详尽的文字说明作为标注。这类标注丰富了对图片内容的理解，有助于模型提升其解析与复原图像的能力。
3. 转换器为高效利用SDXL模型，研究人员开发并训练了一款拥有逾六亿个参数的适配模块。此模块旨在检测低质图片的内容，并实现对生成过程的精细化像素级调控。
   
4. 文字指引调整SUPIR能依据用户提供的话语指示来进行图像修复工作，这些话语既可以是对图片内容的具体描绘，也能涉及对理想图像品质的高度抽象表达。
5. 具有负面质量的示例与训练数据为了增强图片的质量感知效果，SUPIR采用了负面品质指示符的方法来指导模型识别并避免特定不理想的图像特征。研究人员利用SDXL生成与负面品质指示符相对应的示例图像，并将它们加入训练集中，从而确保模型能够掌握和规避这些不良特质。
6. 重启引导抽样为避免在生成阶段出现图像畸变，SUPIR引入了一项创新性的修复导向取样技术，在扩散进程中精准指导预测值趋向于低质图像特征，确保了复原过程的连贯性与一致性。
7. 模型的训练与抽样配置在培训期间，SUPIR采用了模拟降级算法，并利用了64块Nvidia A6000图形处理器进行为期十日的训练过程。评估阶段显示，该模型能有效应对分辨率为1024×1024像素的图片处理任务。

SUPIR的使用情境

• 旧相片翻新由于提供的内容为空，没有具体的内容可以进行伪原创改写。如果您能提供一段具体的文本或句子，我很乐意帮您完成这项任务。SUPIR能够修复老旧、受损或是颜色暗淡的照片，还原它们原有的色泽与细节，确保这些宝贵的记忆能被妥善保留并流传下去。
• 提升模糊图片的清晰度由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果您提供一段具体文字或信息，我便能够帮助您完成这项任务。当照片因为手部颤抖、聚焦失误或是动态模糊而变得不清晰时，SUPIR运用其高级算法增强图片的清晰度，使原先模糊的画面更为鲜明。
• 减少噪声干扰由于提供的内容为空，没有具体的内容可供改写。如果您能提供一段具体的文本或句子，我就能帮您完成这项任务了。您可以尝试再次提出要求时带上具体内容。在使用高ISO设置或是光线不足的情况下所摄取的图片通常会出现噪声。SUPIR具备高效辨识并消除这类噪声的能力，与此同时还能保持影像的关键细节不变。
• 颜色调整与优化请提供需要改写的具体内容，以便于我为您完成需求。SUPIR具备辨识并校正颜色偏差的功能，包括过高的饱和度或是色调偏移，从而使图片的颜色显得更为自然与鲜活。