当前位置: 首页 > news >正文

超越传统,想修哪里就修哪里,SUPIR如何通过文本提示实现智能图像修复

3c7dea92c67eb104127ea3198960ad3b.jpeg项目简介

通过参数增加使得模型不仅能够修复图像中的错误或损坏,还能根据文本提示进行智能修复。

例如根据描述来改变图像中的特定细节。这样的处理方式提升了图像修复的质量和智能度,使得模型能够更准确、更灵活地恢复和改进图像。

SUPIR的主要功能图像修复:

SUPIR的核心功能是对低质量或损坏的图像进行修复,提高其视觉质量。这包括处理如模糊、噪点、色彩失真等问题,使图像恢复到高清晰度和高质量状态。

文本引导的修复:SUPIR能够根据文本提示来指导图像修复。这意味着用户可以通过文本描述来指定希望修复或改变的图像部分,使得修复过程更加定制化和精确。

核心技术创新

1、模型放大:SUPIR通过扩大模型规模(即增加模型的参数数量)来提升图像修复的能力。这种放大使得模型能够学习更多的特征,处理更复杂的图像修复任务。

2、多模态技术: 结合了图像处理和文本处理的技术,允许模型不仅理解图像内容,还能理解与之相关的文本描述,从而进行更准确的修复。

3、高质量训练数据集:收集了2000万高质量图像和文本注释,用于训练和控制图像修复。利用大量高分辨率、高质量的图像和相关文本注释作为训练数据,提高了模型的性能和适用性。

4、负质量提示: 通过引入质量较差的图像样本和相应的负面描述作为训练数据,进一步提升模型在感知质量方面的表现。

工作原理

1、图像编码与解码:SUPIR利用一个编码器将低质量图像映射到潜在空间,然后使用解码器重建修复后的图像。

2、文本处理: 通过一个多模态语言模型,SUPIR能够理解与图像相关的文本描述,并将这些信息融入到图像修复过程中。

3、适配器设计:SUPIR设计了一个大规模适配器,用于将模型的生成能力调整到与输入图像相匹配的状态,确保修复过程符合用户的具体需求。

4、采样方法: 采用特殊的采样方法,用于指导图像的恢复过程,以防止过度生成,确保修复后的图像保持真实和高质量。

实验结果

在多种IR任务上展示了出色的修复效果,特别是在复杂和具挑战性的真实世界场景中

1、多样化的图像修复任务:SUPIR被应用于各种类型的图像修复任务,包括但不限于去噪、去模糊、超分辨率、色彩校正等。这显示了其广泛的适用性和灵活性。

2、真实世界的复杂场景处理: 实验中的一个重要亮点是SUPIR在处理真实世界复杂场景中的高效表现。这些场景通常包含多种类型的图像退化,如不均匀光照、运动模糊和天气影响等,这些都是传统图像修复方法难以处理的。

3、高级特性的应用:SUPIR展示了如何根据复杂的文本描述进行定制化修复。例如,它可以根据用户提供的描述,调整图像中特定对象的纹理或颜色,或者改变场景的某些元素。

4、质量评估: 在实验中,SUPIR修复的图像在质量上得到了显著提升。这通过与现有技术的对比评估,以及视觉质量和客观指标(如图像清晰度、纹理细节等)的测量来证实。

5、挑战性任务的处理: 特别值得注意的是,SUPIR在处理一些传统方法难以解决的挑战性任务时表现突出,如极度模糊或严重损坏的图像修复。

6、用户定制和互动性: 实验还展示了SUPIR在用户交互方面的能力,用户可以通过简单的文本指令控制图像的修复过程,这为图像修复提供了新的互动维度。

项目及演示:supir.xpixel.group
论文:arxiv.org/abs/2401.13627

相关文章:

超越传统,想修哪里就修哪里,SUPIR如何通过文本提示实现智能图像修复

项目简介 通过参数增加使得模型不仅能够修复图像中的错误或损坏,还能根据文本提示进行智能修复。例如根据描述来改变图像中的特定细节。这样的处理方式提升了图像修复的质量和智能度,使得模型能够更准确、更灵活地恢复和改进图像。 SUPIR的主要功能图像…...

《如何画好架构图》学习笔记

看了一堂《如何画好架构图》的公开课,结合网上的资料与经验做一些思考总结。文中的例子和图片大多是从课程中摘录的。 1. 4R架构定义 4R架构定义其实是软件架构定义经过归纳提炼后的简称。 软件架构定义:软件架构是指软件系统的顶层(Rank&am…...

redis整合

一.redis的发布订阅 什么 是发布和订阅 Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式:发送者 (pub) 发送消息,订阅者 (sub) 接收消息。 Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。 1、Redis的发布和订阅 客户端订阅频道发布的消息 频道发布消息 订阅者就可以…...

开循环低温样品架节约液氦操作技巧

开循环低温样品架以降温快、无轰动源、重量轻、装置便利等特色遭到大多数客户的喜爱。但是制冷剂消耗量引起的运用本钱是客户在运用过程中zhong点重视的问题,特别是随着全球液氦价格继续飙升,开循环样品架的运用本钱也在逐渐添加,如何节约液氦…...

年薪30W+,待遇翻倍,我的经历值得每个测试人借鉴

从自考大专到出走公司,从半年无业露宿深圳北站,从8k…到11.5k…再到20k,我的经历值得每个测试人借鉴 或许学历并没有那么重要 12年高考之后,在朋友的介绍下(骗了过去),没有好好的读大学&#x…...

DEB方式安装elastic search7以及使用

参考:https://www.cnblogs.com/anech/p/15957607.html 1、安装elastic search7 #手动下载安装 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.17.1-amd64.deb wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elastics…...

[Tomcat] [最全] 目录和文件详解

打开tomcat的解压之后的目录可以看到如下的目录结构: Bin bin目录主要是用来存放tomcat的命令,主要有两大类,一类是以.sh结尾的(linux命令),另一类是以.bat结尾的(windows命令)。 …...

微信小程序元素/文字在横向和纵向实现居中对齐、两端对齐、左右对齐、上下对齐

元素对齐往往是新学者的一大困惑点&#xff0c;在此总结常用的各种元素和文字对齐方式以供参考&#xff1a; 初始显示 .wxml <view style"width: 100%;height: 500rpx; background-color: lightgray;"><view style"width: 200rpx;height:100rpx;bac…...

兼容树莓派扩展模块,专注工业产品开发的瑞米派强势来袭

近日&#xff0c;米尔电子和瑞萨电子共同定义和开发了瑞萨第一款MPU生态开发板——瑞米派&#xff08;Remi Pi&#xff09;正式上市了&#xff01;在各种Pi板卡琳琅满目的当下&#xff0c;Remi Pi是一款与众不同的开发板&#xff0c;他兼顾了严肃产品开发和爱好者创意实现两种需…...

云原生 - 微信小程序 COS 对象存储图片缓存强制更新解决方案

问题描述 遇到一个这样的情况&#xff1a;在微信小程序里图片缓存十分麻烦&#xff0c;网上很多说在腾讯云里的 COS 存储对象服务里设置对应的图片缓存&#xff08;Header 头 Cache-Contorl&#xff09;&#xff0c;说实话真不好用&#xff0c;一会儿生效&#xff0c;一会儿没…...

设计公司设计ppt的优势—南京梵构广告

在这个时代的发展下&#xff0c;PPT软件越来越好用&#xff0c;投影仪越来越便宜&#xff0c;直接导致许多商界人士不再撰写文件了。他们只是在编写演示文稿&#xff0c;这些文稿只是些没有细节、缺乏支持的概要。许多人不喜欢撰写详尽文件所付出的脑力劳动。 视觉效果 一个好…...

gitlab设置/修改克隆clone地址端口

最近由于公司要停测试库云服务器? 什么?要停测试库服务器??? 是的! 你没听错。 真是醉了,多大的集团,为了省钱,也真是拼了, 作为开发人员,没有测试服务器,犹如断臂之人。 所以,在之前搭建环境的时候都没有写文档,今天算是弥补上,以后都可以作为参考了, …...

Jellyfin影音服务本地部署并结合内网穿透实现公网访问本地资源

文章目录 1. 前言2. Jellyfin服务网站搭建2.1. Jellyfin下载和安装2.2. Jellyfin网页测试 3.本地网页发布3.1 cpolar的安装和注册3.2 Cpolar云端设置3.3 Cpolar本地设置 4.公网访问测试5. 结语 1. 前言 随着移动智能设备的普及&#xff0c;各种各样的使用需求也被开发出来&…...

笨蛋学设计模式行为型模式-责任链模式【18】

行为型模式-责任链模式 8.5责任链模式:arrow_up::arrow_up::arrow_up:8.5.1概念8.5.2场景8.5.3优势 / 劣势8.5.4责任链模式可分为8.5.5责任链模式8.5.6实战8.5.6.1题目描述8.5.6.2输入描述8.5.6.3输出描述8.5.6.4代码 8.5.7总结 8.5责任链模式⬆️⬆️⬆️ 8.5.1概念 ​ 责任…...

【.NET Core】深入理解任务并行库 (TPL)

【.NET Core】深入理解任务并行库 (TPL) 文章目录 【.NET Core】深入理解任务并行库 (TPL)一、概述二、数据并行&#xff08;任务并行库&#xff09;三、Parallel.For 循环示例四、Parallel.ForEach 循环示例五、处理并行循环中的异常六、数据并行总结6.1 不要假定并行的速度始…...

win10安装redis并配置加自启动(采用官方推荐unix子系统)

记录&#xff0c;为啥有msi安装包&#xff0c;还这么麻烦的用linux版本redis的安装方式&#xff0c;是因为从github上下载别人制作的msi报毒&#xff0c;还不止一处&#xff0c;这种链接数据库的东西&#xff0c;用别人加工过的&#xff0c;都报毒了还用就是傻逼了。 所以采用…...

【大数据面试题】HBase面试题附答案

目录 1.介绍下HBase 2.HBase优缺点 3.介绍下的HBase的架构 4.HBase的读写缓存 5.在删除HBase中的一个数据的时候&#xff0c;它是立马就把数据删除掉了吗? 6.HBase中的二级索引 7.HBase的RegionServer宕机以后怎么恢复的? 8.HBase的一个region由哪些东西组成? 9.…...

SpringBoot中从HikariCP迁移到Oracle UCP指南

本博客文章的目标是作为从 HikariCP 和Oracle UCP&#xff08;通用连接池&#xff09;迁移的指南&#xff0c;因为它是连接到Oracle 数据库时的推荐方法。 HikariCP 简介 HikariCP是与 Spring Boot 应用程序一起使用的 JDBC 连接池。 简而言之&#xff0c;从 Java 开发人员的…...

第3章 接口和API设计

第15条&#xff1a;用前缀避免命名空间冲突 OC没有其他语言那种内置的命名空间机制。因此&#xff0c;我们在起名时要设法避免潜在的命名冲突&#xff0c;否则很容易就重名了。若是发生重名冲突&#xff0c;那么应用程序相应的链接过程就会出错。例如&#xff1a; 错误原因在…...

HBase入门:实现原理

文章目录 说明HBase的实现原理HBase功能组件表和 RegionRegion 的定位 说明 本文参考自林子雨老师的《大数据技术原理与应用(第三版)》教材内容&#xff0c;仅供学习和交流 HBase的实现原理 HBase功能组件 HBase 的实现包括 3 个主要的功能组件&#xff1a;库函数&#xff…...

使用VSCode开发Django指南

使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架&#xff0c;专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用&#xff0c;其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...

CMake基础:构建流程详解

目录 1.CMake构建过程的基本流程 2.CMake构建的具体步骤 2.1.创建构建目录 2.2.使用 CMake 生成构建文件 2.3.编译和构建 2.4.清理构建文件 2.5.重新配置和构建 3.跨平台构建示例 4.工具链与交叉编译 5.CMake构建后的项目结构解析 5.1.CMake构建后的目录结构 5.2.构…...

【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】

解密LSTM与GRU&#xff1a;如何让RNN变得更聪明&#xff1f; 在深度学习的世界里&#xff0c;循环神经网络&#xff08;RNN&#xff09;以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而&#xff0c;传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...

【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat

目录 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景 注意事项 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat 工具概述 iostat&#xff08;I/O Statistics&#xff09;是Linux系统下用于监视系统输入输出设备和CPU使…...

Cloudflare 从 Nginx 到 Pingora:性能、效率与安全的全面升级

在互联网的快速发展中&#xff0c;高性能、高效率和高安全性的网络服务成为了各大互联网基础设施提供商的核心追求。Cloudflare 作为全球领先的互联网安全和基础设施公司&#xff0c;近期做出了一个重大技术决策&#xff1a;弃用长期使用的 Nginx&#xff0c;转而采用其内部开发…...

解决本地部署 SmolVLM2 大语言模型运行 flash-attn 报错

出现的问题 安装 flash-attn 会一直卡在 build 那一步或者运行报错 解决办法 是因为你安装的 flash-attn 版本没有对应上&#xff0c;所以报错&#xff0c;到 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases 下载对应版本&#xff0c;cu、torch、cp 的版本一定要对…...

苹果AI眼镜:从“工具”到“社交姿态”的范式革命——重新定义AI交互入口的未来机会

在2025年的AI硬件浪潮中,苹果AI眼镜(Apple Glasses)正在引发一场关于“人机交互形态”的深度思考。它并非简单地替代AirPods或Apple Watch,而是开辟了一个全新的、日常可接受的AI入口。其核心价值不在于功能的堆叠,而在于如何通过形态设计打破社交壁垒,成为用户“全天佩戴…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON&#xff0c;依赖模型推理阶段输出进行差分测试&#xff0c;但在训练阶段是不可行的&#xff0c;因为训练阶段直到最后才有固定输出&#xff0c;中间过程是不断变化的。API 库覆盖低&#xff0c;因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...

论文阅读:Matting by Generation

今天介绍一篇关于 matting 抠图的文章&#xff0c;抠图也算是计算机视觉里面非常经典的一个任务了。从早期的经典算法到如今的深度学习算法&#xff0c;已经有很多的工作和这个任务相关。这两年 diffusion 模型很火&#xff0c;大家又开始用 diffusion 模型做各种 CV 任务了&am…...

Linux 下 DMA 内存映射浅析

序 系统 I/O 设备驱动程序通常调用其特定子系统的接口为 DMA 分配内存&#xff0c;但最终会调到 DMA 子系统的dma_alloc_coherent()/dma_alloc_attrs() 等接口。 关于 dma_alloc_coherent 接口详细的代码讲解、调用流程&#xff0c;可以参考这篇文章&#xff0c;我觉得写的非常…...