DiffBIR 是一种基于预训练文本到图像扩散模型的图像修复解决方案，专注于处理盲图像恢复问题。技术通过两个阶段实现高质量图像重建。第一阶段专注于训练一个恢复模块，模块能够适应多种退化情况，从而提高模型在真实场景中的适应能力。第二阶段则充分发挥潜在扩散模型的生成潜力，以生成更为真实的图像修复效果。
方法还引入了可控模块设计，用户可以在推理阶段通过潜在图像引导调整去噪过程，灵活平衡生成图像的质量与保真度。大量实验表明，DiffBIR 在合成及真实数据集上的盲图像超分辨率重建和人像修复任务中，均表现出优于当前主流方法的性能。
技术为图像修复领域提供了一种有效的解决方案，特别适用于对图像质量要求较高的实际场景。
分享地址
https://github.com/XPixelGroup/DiffBIR
