Core Viewpoint - The article discusses advancements in image restoration technology, particularly through artificial intelligence, which enhances the quality of low-resolution images and damaged photographs, making them clearer and more detailed [1][2]. Group 1: Technological Advancements - Image restoration technology has undergone three significant innovations: the introduction of deep convolutional networks in 2014, generative adversarial networks (GANs) in 2017, and diffusion generative models in 2023 [1]. - By 2025, a new intelligent restoration model called HYPIR will emerge, combining the strengths of GANs and diffusion models, offering faster processing speeds and improved restoration quality [1]. Group 2: Model Features - HYPIR boasts three main features: it is significantly faster than previous technologies, capable of generating 8K ultra-high-definition details, and can perform personalized intelligent restoration based on user prompts [1]. - The model is adaptable, effectively handling various scenarios and types of image damage [1]. Group 3: Restoration Process - The restoration process involves three steps: first, a deep learning encoder cleans the image by removing blurriness and compression artifacts, trained on millions of "flawed-perfect" image pairs [2]. - The second step adds natural details using a multimodal large model that interprets the image content and generates corresponding textual descriptions for further enhancement [2]. - The final step employs adversarial training, where a generator creates restored images and a discriminator evaluates their realism, leading to continuous improvement of both components [3]. Group 4: Applications - Image restoration technology is increasingly integrated into various fields, including mobile photography, television broadcasting, high-definition displays, historical image restoration, and scientific image processing, highlighting its practical relevance in everyday life [3].

图像复原领域长期存在一个两难困境：追求高质量往往耗时长，而追求高效率则难免损失细节精 度。如何把一张老照片修复得又快又好？ 近日，中国科学院深圳先进技术研究院发布HYPIR图像复原大模型。它由该院先进计算与数字工程 研究所研究员董超团队研发，为图像复原技术的实际应用提供了更高效的解决方案，更为影视修复、文 化传承与保护等领域带来新的可能。 传统方法中，基于预训练扩散模型的复原技术显著提升了图像复原效果，但存在计算复杂度高、推 理速度慢、训练资源消耗大以及生成结果可控性不足等问题。这些成为限制图像复原技术发展的瓶颈。 2024年，董超团队研发出智能画质增强大模型SUPIR。它能将低质量的图像恢复到接近原始状态的 高清图像，有效修复多种退化类型的图像。 HYPIR作为SUPIR的升级版，舍弃了迭代式扩散模型训练，改用单步的对抗生成模型训练方式，将 原有的算法速度提升了数倍。同时，HYPIR采用更新的文生图基模型进一步提升算法效果，实现8K级 别的细节生成，在生成图像的稳定性和可控性方面远超SUPIR大模型。 "以往的图像复原往往包括扩散模型蒸馏等过程。HYPIR则不需要依赖这些步骤，复原方法更加简 单。它在训练和 ...

图像复原领域长期存在一个两难困境：追求高质量往往耗时长，而追求高效率则难免损失细节精度。如 何把一张老照片修复得又快又好？ 近日，中国科学院深圳先进技术研究院发布HYPIR图像复原大模型。它由该院先进计算与数字工程研究 所研究员董超团队研发，为图像复原技术的实际应用提供了更高效的解决方案，更为影视修复、文化传 承与保护等领域带来新的可能。 传统方法中，基于预训练扩散模型的复原技术显著提升了图像复原效果，但存在计算复杂度高、推理速 度慢、训练资源消耗大以及生成结果可控性不足等问题。这些成为限制图像复原技术发展的瓶颈。 2024年，董超团队研发出智能画质增强大模型SUPIR。它能将低质量的图像恢复到接近原始状态的高清 图像，有效修复多种退化类型的图像。 HYPIR作为SUPIR的升级版，舍弃了迭代式扩散模型训练，改用单步的对抗生成模型训练方式，将原有 的算法速度提升了数倍。同时，HYPIR采用更新的文生图基模型进一步提升算法效果，实现8K级别的 细节生成，在生成图像的稳定性和可控性方面远超SUPIR大模型。 "以往的图像复原往往包括扩散模型蒸馏等过程。HYPIR则不需要依赖这些步骤，复原方法更加简单。 它在训练和 ...

图像复原领域长期面临一个难题：要么追求质量却耗时漫长，要么追求速度却牺牲细节。如何把一张老 照片修复得又快又好？ 近日，中国科学院深圳先进技术研究院数字所董超研究员团队发布了一项名为HYPIR的图像复原大模 型，不仅比现有的图像复原技术快数十倍，更在高清分辨率、文字保真、理解能力、用户控制灵活性等 方面展现出了优异性能，为图像复原技术的实际应用提供了更高效的解决方案，更为文化传承与保护、 影视修复等领域带来新的可能性。 董超研究员（左）介绍HYPIR大模型。 突破传统技术瓶颈，图像修复更高效 传统方法中，基于预训练扩散模型的复原技术显著提升了图像复原效果，但存在计算复杂度高、推理速 度慢、训练资源消耗大以及生成结果可控性不足等问题，成为了限制图像复原技术发展的瓶颈问题。 去年，董超团队提出了智能画质增强大模型SUPIR，将低质量的图像恢复到接近原始状态的高清图像， 有效修复多种退化类型的图像。而此次图像大模型HYPIR作为升级版，舍弃了迭代式的扩散模型训练， 改用单步的对抗生成模型训练方式，将原有的算法速度提升了数倍，同时采用更新的文生图基模型进一 步提升算法效果，实现了8K级别的细节生成，在生成图像的稳定性 ...