DreamClear

DreamClear是由中国科学院自动化研究所与字节跳动团队共同研发的一种高性能图像修复技术，专注于在隐私保护的前提下，将低质量图像恢复为高质量图像。该工具通过先进的深度学习算法，不仅显著提升了图像细节和质量，还确保了数据隐私的安全性，满足现代社会对隐私保护的需求。 DreamClear的核心技术基于深度扩散先验和方差保持采样（VPS），无需预先了解图像退化的具体类型，即可实现高质量图像的恢复。此外，其“自适应调制器混合”模块能够灵活适应多种图像退化情况，进一步增强了模型的泛用性和鲁棒性。DreamClear采用开源协议，用户可自由访问GitHub仓库、HuggingFace模型库以及相关技术论文，广泛应用于图像质量提升、细节恢复、隐私保护及商业项目开发等多个领域。