SUPIR

SUPIR（Scaling-Up Image Restoration）是一种创新的图像修复和画质增强方法，基于大规模生成模型StableDiffusion-XL（SDXL）和模型扩展技术。通过深度学习和多模态方法，SUPIR能够实现低质量图像的高质量恢复。该方法支持通过文本提示进行图像恢复的精细控制，用户可以根据需要调整图像的各个细节，如物体纹理和场景语义内容。这项技术由来自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实验室和香港中文大学的研究人员共同开发。 SUPIR的工作原理涉及使用生成性先验、数据集和文本注释、适配器、文本提示控制以及负质量提示和训练样本。通过这些机制，SUPIR能够在像素级别上精确控制图像生成过程，并根据用户需求调整图像质量。此外，SUPIR还采用了恢复引导采样方法，以确保生成过程中的图像一致性。 SUPIR适用于多种应用场景，如老照片修复、模糊图像增强、噪点去除和色彩校正与增强。