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Instantir
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目标受众为图像处理领域的研究人员和开发者，特别是那些需要处理图像退化问题的专业人士。InstantIR的技术可以应用于图像增强、修复和创意编辑等多个领域，帮助他们提高图像质量，恢复图像细节，以及实现基于文本的图像编辑。
图片编辑AI模型#图像恢复#盲图像恢复#生成模型#扩散模型#图像增强普通产品开源
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简介
InstantIR是一种基于扩散模型的盲图像恢复方法，能够在测试时处理未知退化问题，提高模型的泛化能力。该技术通过动态调整生成条件，在推理过程中生成参考图像，从而提供稳健的生成条件。InstantIR的主要优点包括：能够恢复极端退化的图像细节，提供逼真的纹理，并且通过文本描述调节生成参考，实现创造性的图像恢复。该技术由北京大学、InstantX团队和香港中文大学的研究人员共同开发，得到了HuggingFace和fal.ai的赞助支持。
截图
产品特色
- 动态调整生成条件：在推理过程中根据输入动态生成参考图像。
- 紧凑表示提取：使用预训练的视觉编码器提取输入图像的紧凑表示。
- 生成先验：利用提取的表示解码当前扩散潜在空间并实例化生成先验。
- 采样算法适应性：根据退化强度变化的生成参考的方差，开发适应输入质量的采样算法。
- 真实纹理恢复：能够恢复真实世界退化图像中的丰富和逼真的纹理细节。
- 文本引导的创造性恢复：即使没有在文本-图像配对数据上显式训练，也能通过文本描述操纵生成参考，实现创造性的图像恢复。
- 与SOTA模型比较：在低质量输入图像的恢复上，InstantIR提供了与现有最先进技术模型的比较。
使用教程
1. 访问InstantIR的官方网站。
2. 阅读首页上的产品介绍和功能说明。
3. 点击'Code'链接，访问GitHub页面，获取项目代码。
4. 点击'Model'链接，访问HuggingFace页面，下载预训练模型。
5. 根据项目代码中的说明文档，设置并运行InstantIR。
6. 将需要恢复的图像作为输入，InstantIR将自动处理并输出恢复后的图像。
7. 如果需要进行文本引导的创造性恢复，输入相应的文本描述，并观察InstantIR生成的结果。
8. 评估恢复后的图像质量，并根据需要调整参数以获得更好的效果。
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