在人工智能照片修复方面，我们通常会想到像SD（StyleGAN等）这类的生成式对抗网络。然而，这些模型有时候会在图像修复过程中“发挥过头”，导致生成的图片与原始内容大相径庭。
本次我们要分享的AI照片修复工具，有效解决了上述问题。这个工具不仅能够有效去除图片噪声、模糊等问题，还能复原老照片中褪色或缺失的细节，使其看起来更加鲜活和真实。同时，保证修复后的图片忠实于原图内容。这一突破性的算法模型被称为DiffBIR。
一、DiffBIR的网页地址：
1、Github仓库：
https://github.com/XPixelGroup/DiffBIR
2、在线体验：
https://replicate.com/zsxkib/diffbir
3、论文地址：
https://arxiv.org/abs/2308.15070
4、项目地址：
https://0x3f3f3f3fun.github.io/projects/diffbir/
二、DiffBIR的原理概述：
DiffBIR（Diffusion-based Image Restoration）是一种基于 Generative Diffusion Prior 的模糊图像修复技术。Generative Diffusion Prior 是一种学习图像生成过程的方法，通过扩散过程将噪声逐步转化为清晰的图像。DiffBIR 利用这一特性，对模糊图像进行有效的修复。
DiffBIR 的核心思想是通过学习一个从噪声到清晰图像的扩散过程，对模糊图像进行修复。首先，从清晰的参考图像出发，逐步添加噪声，形成噪声图像；然后，利用训练好的扩散模型逐步还原噪声图像，最终得到修复的清晰图像。这一过程与传统的去模糊方法不同，它不需要复杂的参数调整和繁琐的手工操作，具有较高的实用性和鲁棒性。
实现步骤：
- 训练阶段：首先，准备一组清晰的参考图像和对应的噪声图像。利用这些数据对扩散模型进行训练，使其能够从噪声图像逐步还原为清晰图像。训练过程中，可以采用自监督学习方法，利用无标签数据自我生成训练样本。
- 推理阶段：在推理阶段，对于待修复的模糊图像，首先为其添加相应的噪声，然后利用训练好的扩散模型逐步还原噪声图像，最终得到修复的清晰图像。这一过程可以通过反向传播算法实现。
- 结果优化：为了进一步提高修复效果，可以对修复结果进行后处理，如对比度增强、色彩校正等。这些操作可以增强修复图像的视觉效果，使其更接近原始清晰图像。
应用实例：
DiffBIR 在模糊图像修复方面具有广泛的应用前景。例如，在安防监控领域，由于摄像头抖动、光照不足等原因，常常导致监控视频模糊不清。DiffBIR 可以有效地修复这些模糊视频，提高监控画面的清晰度。此外，在遥感成像、医学影像等领域，DiffBIR 也具有广泛的应用价值。
结论：
DiffBIR 作为一种基于 Generative Diffusion Prior 的模糊图像修复技术，具有简单、高效的特点。通过学习图像生成过程，DiffBIR 能够自动对模糊图像进行修复，而无需复杂的参数调整和手工操作。随着深度学习技术的不断发展，DiffBIR 在模糊图像修复领域的表现将越来越出色。未来研究可以进一步探索 DiffBIR 在不同场景下的应用，提高其在复杂环境下的鲁棒性和适应性。
二、DiffBIR的更新日志：
- 2023.09.19 : ✅ 添加对 Apple Silicon 的支持！检查Installation_xOS.md以与CPU/CUDA/MPS设备配合使用！
- 2023.09.14 : ✅ 集成基于补丁的采样策略（混合扩散器）。尝试一下！这里是一个分辨率为 2396 x 1596 的示例。GPU 内存使用未来将继续优化，我们期待您的 Pull Request！
- 2023.09.14 : ✅ 在人脸增强中添加对背景上采样器（DiffBIR/ RealESRGAN）的支持！🚀尝试一下！
- 2023.09.13 : 🚀 在OpenXLab中提供在线演示（DiffBIR-official），集成了通用模型和人脸模型。请尝试一下！Camenduru还实现了一个在线演示，感谢他的工作。:hugs:
- 2023.09.12 : ✅ 上传潜像引导推理代码并发布real47测试集。
- 2023.09.08 : ✅ 添加对恢复未对齐面的支持。
- 2023.09.06 : 🚀 更新colab 演示。感谢卡门杜鲁！：拥抱：
- 2023.08.30 : 该仓库已发布。
三、DiffBIR的功能演示：
1、一般图像修复
2、人脸图像修复
四、如何使用DiffBIR？
为了让更多用户能够轻松体验这一技术，我们将DiffBIR打包成了一键启动包。现在，您无需繁琐地配置Python环境，只需简单点击即可启动程序，从而避免了潜在的环境配置问题。
- 下载压缩包，解压到电脑D盘，最好不要有中文路径；
- 解压后点击 启动.bat 文件即可运行；
- 开了魔法：开魔法启动.bat
- 未开魔法：不开魔法启动.bat
- 浏览器访问：http://127.0.0.1:7860/，即可免费使用DiffBIR。
