强大放大和恢复模型DiffBIR 减少模糊并锐化图像细节

　　DiffBIR是一个利用生成对抗网络进行盲图像复原的开源项目。它能够在不需要对应的高质量图片的情况下，对低质量的图片进行去噪、超分辨率以及颜色校正等复原。

　　DiffBIR由清华大学和上海人工智能实验室的研究人员共同开发。它采用了两阶段网络结构，第一阶段使用SwinIR等模型去除图像中的编码模糊、JPEG压缩噪声等低级退化。第二阶段使用类似Stable Diffusion的预训练模型，作为图像先验，引导网络生成高质量的图像。

　　核心功能:

　　1. 采用端到端的网络，可以对包括高频和低频在内的各种图像退化进行复原

　　2. 利用生成模型作为先验，无需匹配的高质量图像即可实现盲复原

　　3. 支持人脸图像和普通场景图像的复原，效果明显优于传统算法

　　4. 模型小巧高效，可以部署到各类设备中，满足实际应用需求

　　5. 提供易用的命令行接口、Web Demo等，可以轻松体验强大的复原效果

　　6. 模型和代码全部开源，支持用户自定义训练和开发

　　DiffBIR开创了盲图像复原的新方向，在保证效果的同时，免除了匹配高质量图像的要求。它可以广泛应用于旧照片修复、摄像头图像增强等应用场景，为图像处理任务带来新的可能。总体来说，这是一个高质量、高实用价值的开源项目。