HYPIR

详情介绍

HYPIR是图像复原领域的一项重大突破，解决传统技术中“速度”与“质量”无法兼得的难题。作为SUPIR模型的升级版，HYPIR放弃了计算耗时的迭代式扩散模型，创新性地采用了单步对抗生成架构，实现了推理速度的指数级提升。它不仅仅是一个图像放大工具，更是一个拥有强大先验知识的智能体，能够理解图像内容，并基于对真实世界的理解来“想象”并补全缺失或模糊的细节。该模型由董超研究员团队主导研发，开源代码和模型已在GitHub上发布，推动图像复原技术的实际应用与产业化。

官网入口地址

HYPIR的官方项目主页和介绍可以在我国科学院深圳先进技术研究院的相关页面以及GitHub上找到。用户可通过以下入口获取信息：

• 项目GitHub地址：https://github.com/XPixelGroup/HYPIR 

• 官方介绍页：https://hypir.xpixel.group （此前在报道中提到的官网入口，为项目展示页）

下载地址

HYPIR是一个开源项目，代码和模型权重需要通过指定的代码仓库下载：

• 源代码：从GitHub仓库克隆或下载 。

• 预训练模型：模型权重文件（如HYPIR_sd2.pth）需要从Hugging Face或ModelScope等平台下载，以便进行本地部署和推理 。

功能介绍

HYPIR的核心功能不仅仅是“修复”，而是“智能复原”。以下是详尽的功能亮点：

1. 极速推理与8K超高清修复：这是HYPIR最核心的亮点。它摒弃了传统扩散模型的多步迭代过程，采用单步对抗生成架构，在单张显卡上仅需1.7秒即可完成一张1024x1024分辨率图像的修复，并能生成高达8K分辨率的细节，大幅提升了图像复原的效率 。

2. 卓越的文字保真度（OCR Faithfulness）：对于图像中的文字信息，HYPIR进行了专门优化。传统的修复模型常常会把文字修复得模糊不清或扭曲变形，而HYPIR能够精准地还原文字原本的形态，确保标志、文档、牌匾等图像中的文字清晰可读，这对于文档数字化等应用至关重要 。

3. 精准的自然语言理解能力：HYPIR具备突出的自然语言理解能力。用户不仅可以直接上传图片，还可以通过输入文字指令来引导修复过程。模型能精准捕捉用户意图，确保修复结果更符合用户的预期，指定修复照片的年代感或特定的风格 。

4. 灵活的用户控制：用户可以根据个人偏好，在图像生成与原始保真之间自由调节平衡点，精细控制最终图像的细节呈现程度。这种灵活性让HYPIR既能满足专业领域的精确需求，也能适应普通用户的日常使用 。

5. 多种退化类型的有效修复：无论是照片上的划痕、噪点、模糊，还是因为压缩导致的画质损失，HYPIR都能进行有效处理。它能够智能识别并修复图像中的多种“退化”问题，将低质量图像恢复到接近原始状态的高清画质 。

应用场景

HYPIR强大的修复能力使在多个领域都有广阔的应用前景：

• 文化传承与老照片修复：修复历史照片、经典电影和电视剧的老旧影像，让模糊的影像重现清晰细节，为文化记忆的传承提供技术支持。，团队已成功修复了1927年第五届索尔维会议合影以及1985年的深圳老照片 。

• 专业图像与文档处理：用于修复模糊的扫描文档、历史档案资料，确保文字内容的准确性和可读性，提升数字化档案的质量。团队已与深圳市南山区档案馆就此开展合作 。

• 影视与媒体制作：提升低分辨率素材的画质，用于高清视频制作、影像资料的上采样和修复，满足影视行业对高画质的需求 。

• 科研与医疗影像：在处理一些由于设备限制或环境干扰导致的低质量科研图像、医疗影像时，HYPIR可以帮助还原更多有效细节，辅助科研与诊断 。

必要补充介绍

• 定价：HYPIR本身是一个开源免费的模型。用户可以免费下载代码和模型权重进行本地部署和使用。部分第三方平台会提供在线体验服务或付费的算力服务，但模型本身是免费的 。

• 开发者与团队：由我国科学院深圳先进技术研究院数字所董超研究员团队（XPixel团队）主导研发，SenseTime等机构参与合作 。

• 应用示例：除了修复历史照片，HYPIR还能用于提升现代摄影作品的分辨率，或者为游戏、VR等应用生成高精度的纹理细节。

HYPIR常见问题