InvSR – 开源图像超分辨率模型，高清修复老旧照片 | AI工具集

InvSR是什么

InvSR是创新的图像超分辨率模型，基于扩散模型的逆过程恢复高分辨率图像。用大型预训练扩散模型中丰富的图像先验，改善超分辨率的效果。InvSR的核心在于深度噪声预测器，预测器能估计出在正向扩散过程中所需的最优噪声图。这种方法能充分利用扩散模型的先验知识，且提供灵活高效的采样机制，支持用户根据图像退化的类型或特定需求自由调整采样步骤。

InvSR的主要功能

• 图像超分辨率提升：主要功能是提高图像的分辨率，从低分辨率图像恢复出高分辨率图像。
• 灵活的采样机制：支持从一到五个任意数量的采样步骤，支持用户根据图像退化类型或特定需求调整采样步骤。
• 噪声预测：深度噪声预测器估计最优噪声图，用在初始化扩散模型的采样过程。
• 扩散模型利用：充分利用预训练的扩散模型中的图像先验知识，提高超分辨率的性能。
• 高效计算：即使在减少采样步骤的情况下，也能保持或超越现有方法的性能，实现计算效率的提升。

InvSR的技术原理

• 扩散模型框架：基于扩散模型（如Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM），逐步添加噪声将高分辨率图像转化为低分辨率图像的随机噪声图。
• 部分噪声预测策略：构建扩散模型的中间状态作为起始采样点，简化从低分辨率到高分辨率的反转过程。
• 深度噪声预测器：核心组件之一，用在估计正向扩散过程中的最优噪声图，从而在扩散轨迹上部分初始化采样过程。
• 逆向扩散过程：从噪声图开始，通过逆向扩散过程逐步去除噪声，恢复出高分辨率图像。
• 灵活的采样步骤：I选择不同的起始采样点，并结合现有的采样算法，实现不同数量的采样步骤，适应不同的图像退化情况。
• 训练与优化：用最小化预测高分辨率图像与真实高分辨率图像之间的差异训练噪声预测器，用L2损失、LPIPS损失和GAN损失进行训练，优化性能。

InvSR的项目地址

InvSR的应用场景

• 数字媒体修复与增强：提高老照片、历史文档或损坏图像的分辨率，帮助恢复和保存文化遗产。
• 视频监控与安全：提升监控摄像头捕捉到的低分辨率视频或图像的清晰度，增强安全监控系统的识别能力。
• 医疗成像：在医学成像领域，如MRI或CT扫描，提高图像分辨率可以帮助医生更准确地诊断病情。
• 卫星和航空摄影：提高卫星图像的分辨率，用于地理信息系统（GIS）、环境监测和城市规划。
• 移动设备与摄影：在智能手机和其他移动设备上，提升拍摄照片的分辨率，改善用户体验。