DiffBIR: Das intelligente Reparaturwerkzeug zur Verbesserung der Bildqualität

Allgemeine Einführung

DiffBIR（Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior）是一个由XPixelGroup开发的图像修复工具，旨在通过生成扩散模型实现盲图像恢复。该工具能够处理各种图像退化问题，如图像超分辨率、图像去噪和人脸修复。DiffBIR采用了先进的生成扩散模型，能够在不依赖具体退化模型的情况下，生成高质量的修复图像。该项目在GitHub上开源，提供了详细的使用说明和预训练模型，方便用户进行图像修复任务。

在线体验：https://replicate.com/zsxkib/diffbir

Funktionsliste

• 盲图像超分辨率：提升低分辨率图像的清晰度和细节。
• 盲人脸修复：修复低质量或模糊的人脸图像。
• 盲图像去噪：去除图像中的噪点，提升图像质量。
• 生成扩散模型：利用生成扩散模型进行图像修复，适应多种退化情况。
• Pre-Training Modell：提供多种预训练模型，支持不同类型的图像修复任务。
• Online-Demo：提供在线演示，用户可以直接体验图像修复效果。

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Klon-Lager::

   git clone https://github.com/XPixelGroup/DiffBIR.git
cd DiffBIR

2. Installation von Abhängigkeiten::

   pip install -r anforderungen.txt

3. Download des vortrainierten Modells： 将预训练模型下载到Modelle目录下，具体模型下载链接请参考项目页面。

Anweisungen für den Gebrauch

Bild-Restaurierung

1. Vorbereiten des Eingabebildes： 将待修复的图像放置在inputsKatalog.
2. Ausführen von Inferenzskripten::

   python inference.py --input_dir inputs --output_dir outputs

该命令将对inputs目录下的图像进行修复，并将结果保存在outputsKatalog.

Modellschulung

1. Vorbereiten des Datensatzes： 将训练数据集放置在Daten目录下，确保数据格式符合要求。
2. 运行训练脚本::

   python train_stage1.py --config configs/train_stage1.yaml
python train_stage2.py --config configs/train_stage2.yaml

该命令将依次运行第一阶段和第二阶段的训练，生成最终的修复模型。

Detaillierte Funktionsabläufe

1. 盲图像超分辨率::
   • 将低分辨率图像放置在inputsKatalog.
   • 运行推理脚本，生成高分辨率图像。
   • Sondeoutputs目录中的结果图像，确认修复效果。
2. 盲人脸修复::
   • 将模糊或低质量的人脸图像放置在inputsKatalog.
   • 运行推理脚本，修复人脸图像。
   • Sondeoutputs目录中的结果图像，确认修复效果。
3. 盲图像去噪::
   • 将含有噪点的图像放置在inputsKatalog.
   • 运行推理脚本，去除图像中的噪点。
   • Sondeoutputs目录中的结果图像，确认去噪效果。

Diffbir2.1整合包

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