DiffBIR: 基于生成扩散先验的盲图像复原技术

在这个数字图像时代,我们经常会遇到各种退化的图像,比如模糊、低分辨率或者带有噪声。如何有效地恢复这些图像的质量一直是计算机视觉领域的一个重要研究课题。近日,来自中国科学院深圳先进技术研究院和上海人工智能实验室的研究团队提出了一种名为DiffBIR的新型图像复原方法,为这一难题提供了创新性的解决方案。

DiffBIR的创新之处

DiffBIR (Diffusion for Blind Image Restoration) 的核心创新在于巧妙地将生成扩散模型的先验知识引入到图像复原任务中。与传统方法不同,DiffBIR采用了一种两阶段的处理流程:

退化去除: 首先使用特定的复原模块去除图像中的独立退化内容。
信息再生成: 然后利用基于潜在扩散模型的IRControlNet来生成逼真的细节。

这种设计使得DiffBIR能够应对各种复杂的图像退化情况,包括盲超分辨率、盲人脸修复和盲去噪等任务。

DiffBIR pipeline

优异的复原效果

DiffBIR在多个图像复原任务上都展现出了卓越的性能:

盲图像超分辨率

DiffBIR能够有效地提升低分辨率图像的清晰度,同时保持细节的真实性。

Blind Image Super-Resolution

盲人脸修复

对于退化的人脸图像,DiffBIR不仅能修复面部细节,还能同时增强背景质量。

Blind Face Restoration

盲图像去噪

DiffBIR在去除图像噪声的同时,能够很好地保留图像的细节和纹理信息。

Blind Image Denoising

技术特点与优势

统一的生成模块: DiffBIR使用单一的IRControlNet模型就能处理多种图像复原任务,展现了极强的通用性。
区域自适应复原引导: 研究者设计了一种新的复原引导机制,允许用户在推理过程中通过可调节的引导尺度来平衡真实性和保真度,无需重新训练模型。
基于补丁的采样策略: 为了处理大尺寸图像,DiffBIR引入了基于补丁的采样方法,使其能够应对高分辨率图像的复原。
优化的性能: 团队持续优化DiffBIR的性能,包括降低显存占用、加速推理速度等,使其更适合实际应用。

应用前景

DiffBIR的出现为多个领域带来了新的可能性:

数字文化遗产保护: 可用于修复和增强历史照片和文献。
医疗影像分析: 有助于提高低质量医疗图像的清晰度,辅助诊断。
安防监控: 能够增强低质量监控视频的细节,提高识别准确率。
消费级图像处理: 为智能手机等设备提供高质量的图像增强功能。
数字内容创作: 为设计师和艺术家提供强大的图像修复和增强工具。

开源与社区贡献

DiffBIR项目已在GitHub上开源,研究团队积极与社区互动,不断改进和优化算法。他们欢迎开发者和研究者加入,共同推动这一技术的发展。

# DiffBIR推理示例代码
python -u inference.py \
--version v2 \
--task sr \
--upscale 4 \
--cfg_scale 4.0 \
--input inputs/demo/bsr \
--output results/demo_bsr \
--device cuda