HYPIR高清放大+高清修复-支持2K4K8K

处理速度提升 / 能够准确重建模糊文字 / 支持8K高清分辨率

中国科学院深圳先进技术研究院数字所技术创新成果

操作简单，设置放大倍数，即可一键放大。

2025年7月28日，中国科学院深圳先进技术研究院数字所董超研究员团队今日发布了一项名为 HYPIR 的图像复原大模型，不仅比现有的图像复原技术快数十倍，更在高清分辨率、文字保真、理解能力、用户控制灵活性等方面展现出了优异性能。

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模型发布后，央视新闻报道了中国科学院深圳先进技术研究院发布的HYPIR图像复原大模型：

技术突破与优势 快速高效：HYPIR图像复原大模型可在1.7秒内完成一张照片的复原，并且能够实现8K级别的细节生成。相比传统技术，它更智能、用时更短，能够修复出4K、8K的画质。

细节还原：该模型不仅能锐化图像，还能在保持原图特征的基础上恢复出清晰的细节。例如，对于一张毛发和轮廓模糊不清的狮子图像，HYPIR能够在1秒左右将其修复为一张高清且细节丰富的图像。

技术集成：HYPIR集成了对抗生成网络和扩散生成模型的优势，处理速度提升了十几倍，修复效果更出色，稳定性也更强。

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论文标题:Harnessing Diffusion-Yielded Score Priors for Image Restoration

发表日期:2025年7月

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HYPIR的独特技术优势主要体现在以下几个方面：

1. 高效推理与快速处理

单步推理：HYPIR抛弃了传统扩散模型的多步迭代采样过程，直接利用预训练扩散模型初始化，然后通过对抗训练进行微调。这种方法不仅保留了扩散模型的强大生成能力，还获得了GAN的单步推理速度，处理1024×1024图像仅需0.2秒，比传统扩散模型快100倍以上。

低秩适应（LoRA）技术：通过LoRA技术，大幅减少可训练参数数量，加速训练过程，同时保持模型的生成能力。

2. 高质量图像恢复

强大的先验知识：利用预训练扩散模型的先验知识，HYPIR能够生成接近理想恢复算子的图像，显著提升图像恢复的质量。

多模态交互：支持文本引导、纹理丰富度调节、保真度-生成性权衡和随机采样等多种交互方式，用户可以通过文本描述指导图像恢复过程，实现语义级控制。

细节与纹理增强：通过优化VAE编码器和判别器架构，HYPIR能够增强对图像退化的鲁棒性，保持高频细节，如毛发纹理等。

3. 训练策略与稳定性

三阶段训练方案：HYPIR采用三阶段训练方案，包括微调VAE编码器、LoRA技术锁定扩散模型参数、通过对抗损失微调关键层。这种“冻结-解冻”策略使得12B参数模型可以在64张A6000上完成训练。

LoRA秩的黄金平衡点：实验发现LoRA秩64是最佳平衡点，既能显著丰富纹理细节，又不会大幅增加显存占用。

判别器架构优化：采用ConvNeXt作为判别器骨干，保持原生分辨率监督，避免高频细节丢失。

4. 实际应用中的优势

历史照片修复：能够成功将1914年的热气球照片分辨率提升至6K级别，精准还原细节，展现出跨世纪的修复能力。

文本引导修复：在历史标语修复案例中，准确重建模糊文字，展现高精度语义控制能力。

多场景适用性：支持多种图像恢复任务，包括老照片修复、图像增强、文化遗产保护等。