【亲测免费】 DDNM 开源项目使用教程

项目介绍

DDNM（Denoising Diffusion Null-Space Model）是一个用于图像恢复（Image Restoration, IR）的零样本学习框架。它能够处理包括但不限于图像超分辨率、色彩化、修复、压缩感知和去模糊等任意线性IR问题。DDNM利用预训练的去噪扩散模型作为生成先验，无需额外训练或网络修改，通过在反向扩散过程中仅细化零空间内容，生成满足数据一致性和真实性的多样化结果。

项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了Python和必要的依赖库。可以通过以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

快速启动示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用DDNM进行图像超分辨率：

# 导入必要的模块
from DDNM.guided_diffusion import diffusion

# 设置参数
config = 'celeba_hq.yml'
path_y = 'solvay'
eta = 0.85
deg = 'sr_averagepooling'
deg_scale = 4.0
sigma_y = 0.1

# 运行DDNM
diffusion.main(ni=True, simplified=True, config=config, path_y=path_y, eta=eta, deg=deg, deg_scale=deg_scale, sigma_y=sigma_y, i='demo')

应用案例和最佳实践

旧照片修复

DDNM在旧照片修复方面表现出色。以下是一个旧照片修复的示例命令：

python main.py --ni --simplified --config oldphoto.yml --path_y oldphoto --eta 0.85 --deg "mask_color_sr" --deg_scale 2.0 --sigma_y 0.02 -i demo

自定义图像恢复

你可以使用DDNM恢复你自己降质的图像。DDNM提供了完全的灵活性，让你定义降质操作符和噪声水平。以下是一个自定义图像恢复的示例：

# 自定义降质操作符和噪声水平
custom_deg = 'custom_degradation'
custom_sigma_y = 0.15

# 运行DDNM
diffusion.main(ni=True, simplified=True, config=config, path_y=path_y, eta=eta, deg=custom_deg, deg_scale=deg_scale, sigma_y=custom_sigma_y, i='demo')

典型生态项目

相关研究

• Wang, Yinhuai, et al. "Zero-Shot Image Restoration Using Denoising Diffusion Null-Space Model." ICLR 2023, Notable-Top-25% Paper. 论文链接

开源社区

• DDNM GitHub 仓库：https://github.com/wyhuai/DDNM
• 相关讨论和问题：GitHub Issues

通过这些资源，你可以更深入地了解DDNM的实现细节和社区动态，进一步优化和扩展其功能。