天气 
2025-07-29
深圳一团队提出新型图像复原大模型。
7月28日，中国科学院深圳先进技术研究院数字所董超研究员团队发布了一项名为HYPIR的图像复原大模型，不仅比现有的图像复原技术快数十倍，更在高清分辨率、文字保真、理解能力、用户控制灵活性等方面展现出了优异性能，为图像复原技术的实际应用提供了更高效的解决方案，更为文化传承与保护、影视修复等领域带来新的可能性。
1927年第五届索尔维会议（修复前）
1927年第五届索尔维会议（修复后）
突破传统技术瓶颈，图像修复更高效
传统方法中，基于预训练扩散模型的复原技术显著提升了图像复原效果，但存在计算复杂度高、推理速度慢、训练资源消耗大以及生成结果可控性不足等问题，成为了限制图像复原技术发展的瓶颈问题。
去年，董超团队提出了智能画质增强大模型SUPIR，将低质量的图像恢复到接近原始状态的高清图像，有效修复多种退化类型的图像。而此次图像大模型HYPIR作为升级版，舍弃了迭代式的扩散模型训练，改用单步的对抗生成模型训练方式，将原有的算法速度提升了数倍，同时采用更新的文生图基模型进一步提升算法效果，实现了8K级别的细节生成。实验数据显示，在单张显卡（图像处理器）上，HYPIR仅需1.7秒即可完成一张1024x1024分辨率图像的复原，在生成图像的稳定性和可控性方面远超SUPIR大模型。
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