ComfyUI ! 恐怖如斯的放大模型DifFBIR，超分辨率放大、人脸修复、图像去噪

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简介

由中国科学院深圳先进技术研究院、上海人工智能实验室、香港中文大学 联合开发的DiffBIR，利用生成扩散先验实现盲图像恢复，它的核心作用就是能够解决图片模糊和老图片细节丢失的问题。 插件主要支持三种功能： • 低分辨率图片变清晰 • 模糊人像修复 • 图像噪点修复

DiffBIR 将盲图像恢复问题解耦为两个阶段： 1）降级去除：去除与图像无关的内容； 2）信息再生：生成丢失的图像内容。每个阶段都是独立开发的，但它们以级联方式无缝工作。 在第一阶段，我们使用恢复模块来消除退化并获得高保真恢复结果。 第二阶段， 使用了 IRControlNet，它利用潜在扩散模型的生成能力来生成真实的细节。IRControlNet 基于专门生成的条件图像进行训练，不会分散噪声内容，以实现稳定的生成性能。

架构图：

DiffBIR 的两级管道。 1) 用于降解去除的恢复模块（RM）； 2) 用于真实图像重建的生成模块 (GM)，具有可选的区域自适应恢复指导，以在质量和保真度之间进行权衡。

示例图：

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其主要有三个功能：

Blind Image Super-Resolution 盲图像超分辨率：简称：BSR