【免费下载】 SUPIR 项目使用教程

1. 项目介绍

SUPIR（Scaling Up to Excellence: Practicing Model Scaling for Photo-Realistic Image Restoration In the Wild）是一个专注于开发实用算法以实现照片级真实图像恢复的开源项目。该项目旨在通过先进的AI技术，提升图像处理和恢复的质量，使其在各种复杂环境下都能达到照片级真实效果。

主要特点

• 照片级真实图像恢复：通过模型缩放技术，实现高质量的图像恢复。
• 实用算法：提供多种实用算法，适用于不同的图像恢复场景。
• 在线演示：提供在线演示工具，方便用户快速体验和测试。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了Python 3.8及以上版本，并安装了Conda包管理工具。

# 创建并激活Conda环境
conda create -n SUPIR python=3.8 -y
conda activate SUPIR

# 升级pip并安装依赖包
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

2.2 下载模型

项目中使用了一些预训练模型，你可以通过以下方式下载这些模型：

# 设置模型路径
LLAVA_CLIP_PATH = None
SDXL_CLIP1_PATH = None
SDXL_CLIP2_CKPT_PTH = None

2.3 快速推理

使用以下命令进行快速推理：

# 使用CUDA设备进行推理
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py --img_dir '/opt/data/private/LV_Dataset/DiffGLV-Test-All/RealPhoto60/LQ' --save_dir /results-Q --SUPIR_sign Q --upscale 2

3. 应用案例和最佳实践

3.1 图像增强

SUPIR可以用于增强低质量图像，使其达到照片级真实效果。以下是一个简单的应用案例：

# 使用Gradio进行图像增强
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python gradio_demo.py --ip 0.0.0.0 --port 6688 --use_image_slider --log_history

3.2 图像恢复

在图像恢复场景中，SUPIR可以通过以下方式实现高质量的图像恢复：

# 使用轻度降级设置进行图像恢复
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py --img_dir '/opt/data/private/LV_Dataset/DiffGLV-Test-All/RealPhoto60/LQ' --save_dir /results-F --SUPIR_sign F --upscale 2 --s_cfg 4.0 --linear_CFG

4. 典型生态项目

4.1 SupPixel AI

SupPixel AI是一个基于SUPIR技术的在线图像处理工具，提供高质量的图像增强和恢复功能。用户可以通过访问SupPixel AI来体验这一服务。

4.2 GitHub项目

SUPIR项目托管在GitHub上，用户可以通过访问SUPIR GitHub仓库获取更多信息和资源。

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通过以上步骤，你可以快速上手并使用SUPIR项目进行图像恢复和增强。希望这篇教程对你有所帮助！