使用场景

案例1：使用InstantIR恢复老照片的清晰度和色彩。

案例2：通过InstantIR技术修复因压缩而质量下降的图像。

案例3：利用InstantIR根据文本描述创造新的图像风格和纹理。

产品特色

- 动态调整生成条件：在推理过程中根据输入动态生成参考图像。

- 紧凑表示提取：使用预训练的视觉编码器提取输入图像的紧凑表示。

- 生成先验：利用提取的表示解码当前扩散潜在空间并实例化生成先验。

- 采样算法适应性：根据退化强度变化的生成参考的方差，开发适应输入质量的采样算法。

- 真实纹理恢复：能够恢复真实世界退化图像中的丰富和逼真的纹理细节。

- 文本引导的创造性恢复：即使没有在文本-图像配对数据上显式训练，也能通过文本描述操纵生成参考，实现创造性的图像恢复。

- 与SOTA模型比较：在低质量输入图像的恢复上，InstantIR提供了与现有最先进技术模型的比较。

使用教程

1. 访问InstantIR的官方网站。

2. 阅读首页上的产品介绍和功能说明。

3. 点击'Code'链接，访问GitHub页面，获取项目代码。

4. 点击'Model'链接，访问HuggingFace页面，下载预训练模型。

5. 根据项目代码中的说明文档，设置并运行InstantIR。

6. 将需要恢复的图像作为输入，InstantIR将自动处理并输出恢复后的图像。

7. 如果需要进行文本引导的创造性恢复，输入相应的文本描述，并观察InstantIR生成的结果。

8. 评估恢复后的图像质量，并根据需要调整参数以获得更好的效果。