在线教程|低门槛部署!SUPIR 专治各种图片模糊,还能理解文本描述进行精修

SD文生图:高清修复的功能详解 上一章,我们介绍如何更好的使用尺寸设置来使用RA/SD本章,我们介绍如何继续使用高清修复的功能我们建议一般使用512的尺寸生成图片的最主要原因就是因为大量的高清修复的能力的出现。这个能力让我们可以不影响画质的情况下,拥有效果更好,清晰度更加的品质图像,让我们AIGC生成的美图都可以做高清壁纸,是不是很赞。 阅读详情
AI摘要

文章讲述了图像修复技术的发展,特别是SUPIR工具利用AI和StableDiffusion-XL技术提升图像质量和长久保存。SUPIR能处理各种老化或损坏的图片,提供强大的在线修复服务。

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。

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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

  1. 登录 hyper.ai,在「教程」页面,选择「SUPIR-AI 图像修复教程」。

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  1. 点击「在线运行此教程」,页面跳转后,点击右上角「克隆」,将该教程克隆至自己的容器中。

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  1. 点击右下角「下一步:选择算力」。

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  1. 跳转后,点击「NVIDIA RTX A6000 」右下角的下拉箭头,选择 「a6000-2」,点击「下一步:审核」。新用户使用下方邀请链接注册,即可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费算力时长!

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

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  1. 点击「继续执行」,等待分配资源,首次克隆需等待 3 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后,点击「打开工作空间」。

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。

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  1. 打开工作空间后,在启动页新建一个终端会话,然后在命令行里输入 「cd SUPIR/」。

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  1. 稍等片刻,在命令行里输入 「bash dependencies.sh」,等待 5 分钟左右。注意,在运行过程中页面内容更新可能会出现片刻的间断现象,请耐心等待。

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  1. 然后在命令行里输入以下内容。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python gradio_demo.py --ip 0.0.0.0 --port 8080 --use_image_slider --log_history

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  1. 稍等片刻,当命令行出现「Running on local URL: https://0.0.0.0:8080」后,拷贝右侧 API 地址到浏览器地址栏中,即可访问 SUPIR-AI 界面。

请注意,用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。

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效果展示

  1. 打开 SUPIR-AI 界面后,点击 Image 下方导入原始图片。

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  1. 导入图片后,点击「Stage1 Run」,对图片进行第一次修复。

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  1. 点击「LlaVa Run」,会生成一段用来描述该图片的文本。

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  1. 点击「Stage2 Run」,1 分钟之内即可生成修复的图片。下面的图片是修复前后的对比,可以看出来这款图片修复工具还是很厉害的。

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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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