HYPIR— 中国科学院团队推出的图像复原大模型

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HYPIR（Harnessing Diffusion-Yielded Score Priors for Image Restoration）是由中国科学院深圳先进技术研究院数字所董超研究员团队研发的一款前沿图像复原大模型。该模型创新性地融合了扩散模型生成的分数先验与对抗生成网络，实现了兼具高效性与高精度的图像恢复能力。HYPIR 支持文本引导的个性化复原功能，用户可通过输入自然语言描述来调控复原风格与细节表现，满足多样化需求。在实际应用中，模型展现出卓越性能，涵盖极速处理、超高清输出、文字清晰保留以及可调节的纹理锐化等特性，广泛适用于老照片修复、图像超分、文档还原等场景。

HYPIR的核心功能

• 极速图像复原：HYPIR 实现了极快的复原速度，在单张GPU上仅需1.7秒即可完成1024×1024分辨率图像的高质量修复，较传统方法提速数十倍，大幅提升处理效率。
• 文本引导个性化修复：支持通过文本指令控制复原结果，如调整图像风格、增强特定细节或改变色彩氛围，实现按需定制化修复。
• 老照片智能修复：针对老旧、破损照片具备强大修复能力，能有效去除划痕、噪点和模糊，还原原始色彩与纹理，使历史影像重现清晰。
• 支持8K级超分辨率生成：可在复原过程中生成最高达8K分辨率的图像，保持细节丰富性和视觉清晰度，适用于高端显示与专业制作。
• 文字区域高保真还原：在处理含文字图像（如文档、招牌、标识）时，能够精准保留字体结构与边缘锐度，确保文字可读、不失真。
• 纹理锐度灵活调节：提供可调参数，允许用户自主增强或弱化图像中的纹理细节，适应不同审美或用途需求。
• 生成质量与保真度平衡控制：用户可在输出中权衡“真实性”与“增强效果”，选择偏向原始内容还原或更高质量的视觉提升。

技术实现机制

• 基于扩散模型的网络初始化：HYPIR 利用预训练扩散模型提供的分数先验来初始化复原网络。由于扩散模型已学习到各噪声层级下的图像梯度（即分数场），这种初始化方式使网络初始输出接近真实图像分布，显著提升训练稳定性，避免模式坍塌，并加快收敛速度。
• 单步对抗训练架构：不同于传统多步扩散推理流程，HYPIR 采用端到端的单步对抗训练策略，无需扩散蒸馏、ControlNet适配或多阶段推理。这一设计大幅压缩了训练与推理时间，使整体效率比现有扩散类方法提升一个数量级以上。

项目资源链接

• 官方主页：https://www.php.cn/link/09b8c249733de5c23897177cc1a25e51
• GitHub代码库：https://www.php.cn/link/32d7f5dcce0010ba30b41ee9b36dbced
• 论文原文（arXiv）：https://www.php.cn/link/819a6134d0a0109e4cf89b3b46d7aaf5

典型应用场景

• 高分辨率图像修复：适用于需要高质量输出的图像增强任务，支持从低清输入生成细节丰富的高分辨率图像。
• 影视资料修复：可用于修复经典影视作品中的模糊、压缩失真画面，提升画质以适配现代播放标准。
• 文化遗产数字化保护：助力博物馆、档案馆等机构对历史影像、古籍文档进行高保真数字化修复与保存。
• 数字创意内容生产：为设计师、内容创作者提供快速生成高质量视觉素材的能力，广泛应用于广告、出版、游戏等领域。

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