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家庭相册中泛黄的老照片,历史档案中尘封的影像资料,科研实验中沉淀下的图片资源……
图像作为一种重要的信息载体,不仅承载了消逝的时光与故事,也记录着人类对历史的探索和传承。然而,由于早期保存条件的限制,许多图像出现了磨损、褪色等问题,大大影响了其原有价值,照片修复技术应运而生。
早期的照片修复依靠「老手艺人」,用放大镜、刀片、镊子等工具以及专业的试剂、纸张进行补色,恢复照片的质感。显然,这一过程十分耗时且对技艺要求极高。而近年来,AI 为图片修复提供了全新的解题思路,不仅提高效率,还能够还原清晰度,并且实现在线存储、永久保存。
目前市场上已经多种智能图片修复工具/APP,其中,一款名为 SUPIR 的图像修复工具表现尤为突出, 无论是年代久远的纸质老照片,还是传输过程中压缩或损毁的电子图片,SUPIR 能够利用先进的 AI 技术来增强这些图像的清晰度和真实感,赋予这些静态画面新的生命力。
SUPIR 利用 StableDiffusion-XL (SDXL) 和模型扩展技术,通过机器学习和多模态方法,显著提升了图像的修复质量。 对于因相机抖动、对焦不准或运动造成的模糊照片,SUPIR 能够通过先进的算法提高图像清晰度,使图像变得更加锐利。此外,它还能识别并修正过饱和或颜色偏差,使处理后的图像色彩更接近自然的真实状态。
有意思的是,SUPIR 巧妙地将图像处理和文本理解技术结合起来,使模型不仅能理解图像本身的内容,还能理解与图像相关的文本描述,进而进行精准的图像修复。
尽管 SUPIR 的效果图令人惊叹,但部署环境和高端的显卡配置等,一度成为用户使用该工具的阻碍,让许多用户望而却步。
近日,超神经官网上线了「SUPIR-AI 图像修复教程」,该教程为大家搭建好了环境,无需任何复杂的前期准备,点击即可一键修复图片,效果非常强大。
超神经公共教程地址:
https://hyper.ai/tutorials/30620
Demo 运行
HyperAI超神经专属邀请链接(直接复制到浏览器打开即可注册):
https://openbayes.com/console/signup?r=Ada0322_QZy7
若超过 10 分钟仍处于「正在分配资源」状态,可尝试停止并重启容器;若重启仍无法解决,请在官网联系平台客服。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python gradio_demo.py --ip 0.0.0.0 --port 8080 --use_image_slider --log_history
请注意,用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。
效果展示
目前,HyperAI超神经官网已上线了数百个精选的机器学习相关教程,并整理成 Jupyter Notebook 的形式。
点击链接即可搜索相关教程及数据集:
https://hyper.ai/tutorials
以上就是小编本次分享的全部内容了,希望这次的内容对您有所帮助。如果大家还想学习其他好玩的教程,欢迎留言或私信告诉我们项目地址,小编将会为你量身打造课程,教你如何玩转 AI。
参考资料:
1.https://supir.xpixel.group/
2.https://ai-bot.cn/supir-imgae-restoration/
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