使用场景

修复因年代久远而墨迹模糊的历史文献。

恢复因战争或自然灾害而受损的重要历史文件。

对古老手稿进行数字化修复，以便更好地保存和研究。

产品特色

- 修复受损历史文档：预测受损文档的原始外观。

- 大规模数据集HDR28K：包含28,552对受损修复图像对，具有字符级注释和多风格退化。

- 基于扩散的网络DiffHDR：结合语义和空间信息，以及精心设计的字符感知损失，增强上下文和视觉一致性。

- 实验结果：DiffHDR在HDR28K上训练后，显著超越现有方法，处理真实受损文档表现出色。

- 扩展应用：DiffHDR可扩展至文档编辑和文本块生成，展示高灵活性和泛化能力。

- 开源代码和数据集：可在GitHub上获取代码和数据集。

- 高精度修复：能够精确捕捉字符内容和风格，并与周围背景协调。

使用教程

1. 访问HDR项目的GitHub页面，下载代码和数据集。

2. 根据文档说明，安装必要的软件和依赖库。

3. 使用HDR28K数据集训练DiffHDR模型。

4. 将受损的历史文档图像输入HDR模型进行修复。

5. 通过模型输出修复后的图像，并评估修复效果。

6. 如有需要，利用DiffHDR进行进一步的文档编辑和文本块生成。

7. 根据项目需求，对修复结果进行微调和优化。