图像超分辨率处理项目InvSR使用教程

图像超分辨率处理项目InvSR使用教程

InvSR Arbitrary-steps Image Super-resolution via Diffusion Inversion (CVPR 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InvSR

1. 项目介绍

InvSR项目是基于扩散模型的一种新型图像超分辨率技术。该技术利用大型预训练的扩散模型中包含的丰富图像先验，以提高超分辨率(SR)的性能。我们设计了一种“部分噪声预测”策略，用于构建扩散模型的中间状态，作为起始采样点。核心是我们的深度噪声预测器，用于估计正向扩散过程的最优噪声图。一旦训练完成，这个噪声预测器可以用于沿着扩散轨迹的部分初始化采样过程，生成理想的高分辨率结果。与现有方法相比，我们的方法提供了一个灵活高效的采样机制，支持从一步到五步的任意采样步数。

2. 项目快速启动

首先，您需要安装以下依赖：

conda create -n invsr python=3.10
conda activate invsr
pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0
pip install -U xformers==0.0.27.post2
pip install -e ".[torch]"
pip install -r requirements.txt

接下来，启动超分辨率处理：

python inference_invsr.py -i [image folder/image path] -o [result folder] --num_steps 1

对于处理大图像（例如从1k到4k），我们建议添加选项 --chopping_size 256。

其他可选参数包括：

• 指定预下载的SD Turbo模型路径：--sd_path
• 指定预下载的噪声预测器路径：--started_ckpt_path
• 设置采样步数：--num_steps
• 如果GPU内存有限，请添加选项：--chopping_bs 1

3. 应用案例和最佳实践

实际世界图像超分辨率

使用InvSR，您可以将低分辨率的图像转换为高分辨率图像，恢复图像细节。

AIGC图像增强

InvSR也可以用于增强AI生成的图像内容，提高其视觉质量。

4. 典型生态项目

目前InvSR项目基于BasicSR和diffusers项目，对这些基础项目的依赖和使用，为图像超分辨率领域提供了一个强大的工具集。

请遵循项目规范，合理使用和扩展InvSR，以推动图像处理技术的发展。

InvSR Arbitrary-steps Image Super-resolution via Diffusion Inversion (CVPR 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InvSR