DiffBIR：提升图像质量的智能修复工具

综合介绍

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

功能列表

• 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。
• 预训练模型：提供多种预训练模型，支持不同类型的图像修复任务。
• 在线演示：提供在线演示，用户可以直接体验图像修复效果。

使用帮助

安装流程

1. 克隆仓库：

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

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

3. 下载预训练模型： 将预训练模型下载到models目录下，具体模型下载链接请参考项目页面。

使用说明

图像修复

1. 准备输入图像： 将待修复的图像放置在inputs目录下。
2. 运行推理脚本：

   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outputs目录中。

模型训练

1. 准备数据集： 将训练数据集放置在data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。

详细功能操作流程

1. 盲图像超分辨率：
   • 将低分辨率图像放置在inputs目录下。
   • 运行推理脚本，生成高分辨率图像。
   • 检查outputs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inputs目录下。
   • 运行推理脚本，修复人脸图像。
   • 检查outputs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inputs目录下。
   • 运行推理脚本，去除图像中的噪点。
   • 检查outputs目录中的结果图像，确认去噪效果。

Diffbir2.1整合包

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