HYPIR - 中国科学院のチームが導入した画像復元のための新しい大規模モデル

HYPIR是什么

HYPIR 是中国科学院深圳先进技术研究院董超团队推出的图像复原大模型。模型结合扩散模型的分数先验与对抗生成网络，实现高效、高质量的图像复原。HYPIR 能快速修复老照片、提升分辨率，同时保持文字清晰和纹理锐度。HYPIR 支持个性化文本引导复原，用户能定制风格与细节，技术优势在于预训练扩散模型初始化复原网络，及单步对抗生成模型训练，相比传统方法速度大幅提升。HYPIR 在高分辨率图像修复、影视修复、文化遗产保护和数字内容创作等领域具有广阔应用前景。

HYPIR的主要功能

• 极速复原：HYPIR 能在短时间内完成高分辨率图像的复原任务，例如在单张显卡上仅需 1.7 秒完成 1024×1024 分辨率图像的复原，相比传统方法速度大幅提升。
• 个性化复原：用户通过输入文本描述定制复原效果，例如指定复原后的图像风格、细节等，满足不同用户的需求。
• 古い写真の修復：HYPIR 能有效修复低质量的老照片，去除噪声、修复划痕和模糊，恢复原始细节和色彩。
• 超高分辨率生成：HYPIR 支持生成高达 8K 分辨率的图像，同时保持图像的细节和清晰度。
• 文字保真：在复原过程中，HYPIR 能保持文字的清晰度和完整性，无论是简单的标识还是复杂的文档，都能精准还原。
• 纹理锐度调整：用户根据需要调整图像的纹理细节，用简单的参数设置增强或减弱图像的纹理锐度。
• 生成保真度权衡：用户能在生成质量和保真度之间进行灵活调整，根据具体需求选择更注重生成效果还是保真度。

HYPIR的官网地址

• プロジェクトのウェブサイト：https://hypir.xpixel.group/
• Githubリポジトリ：https://github.com/XPixelGroup/HYPIR
• arXivテクニカルペーパー：https://arxiv.org/pdf/2507.20590

如何使用HYPIR

• 依存関係のインストール：如果需要在本地运行 HYPIR，需要安装 Python 和深度学习框架（如 PyTorch）。根据项目文档，安装所有必要的依赖库。
• コードとモデルのダウンロード：从 HYPIR 的 GitHub 仓库下载代码和预训练模型。
• サンプルコードを実行する：运行示例代码，了解 HYPIR 的基本功能如何工作。
• 入力画像の準備：将需要复原的图像准备好，可以是老照片、低分辨率图像或其他需要修复的图像。
• 設定パラメータ：根据需求，配置 HYPIR 的参数。例如，指定复原的风格、分辨率、纹理锐度等。
• 执行复原任务：用配置好的参数运行 HYPIR，对输入图像进行复原。
• 調整と最適化：如果结果不理想，调整参数，重新运行复原任务。

HYPIR的核心优势

• 高效复原：用单步对抗生成模型训练，相比传统方法速度大幅提升，例如在单张显卡上仅需 1.7 秒完成 1024×1024 分辨率图像的复原。
• 高品質出力：用预训练扩散模型初始化复原网络，确保复原后的图像质量和细节表现优秀，能精准还原图像的原始形态。
• パーソナライゼーション：支持文本引导的复原功能，用户通过输入文本描述定制复原效果，满足不同用户对复原风格和细节的需求。
• 广泛适用性：适用多种场景，包括老照片修复、高分辨率图像生成、影视修复和文化遗产保护等，能处理复杂场景和细节。
• フレキシブルな調整：用户在生成质量和保真度之间进行灵活权衡，根据具体需求选择最佳的复原效果。

HYPIR的适用人群

• 专业图像修复师：用在高效修复老照片和历史影像，提升图像分辨率，保持细节清晰。
• 映画・テレビポストプロデューサー：快速修复影视作品中的低质量画面，提升分辨率和清晰度，适用老电影修复和电视剧画面优化。
• 文化遗产保护工作者：精准还原历史影像和古籍文档，助力文化遗产的数字化保护，保持文字和细节的完整性。
• デジタル・コンテンツ・クリエーター：快速生成高质量的图像素材，用在广告、设计、游戏开发等，满足多样化的创作需求。
• 愛用者：轻松修复家庭老照片，提升旅游照片质量，满足日常图像处理需求。