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 ...

据介绍，这款图像复原大模型目前已经过三次迭代升级，相较传统技术需要用图片制作软件逐个处理细节，它更智能，用时更短，而且能够修复出4K、8K 的画质。而相比现有的文生图技术，它通过大量数据学习和训练以及算法的提取，修复出的图片细节更加准确。 如何把一张老照片修复得又快又好呢？昨天（28日），中国科学院深圳先进技术研究院发布了一项名为HYPIR的图像复原大模型，最快1.7秒即可完成一张 照片的复原，并且实现了8K级别的细节生成，这一成果有望在文化传承与保护、影视修复以及科研、医疗等多个领域发挥积极作用。 1.7秒实现照片高清快速复原 这是一张毛发和轮廓模糊不清的狮子图像，画面背景还存在比较明显的噪点，通过使用这款图像复原大模型，1秒左右，一张高清且充满细节的狮子图像就 被成功修复了。 中国科学院深圳先进技术研究院数字所研究员董超：如果我们单纯做锐化，那么这些毛发只是这些毛发，它没有办法有新的毛发出来，但是我们如果仔细 看，除了锐化以外，它其实有新的毛发在旁边去辅助它，保持原图的特征不变，还能够恢复出清晰的细节，这是它最大的难度。 中国科学院深圳先进技术研究院数字所研究员董超：结合了最新的大语言模型和多模态大模型， ...

Core Insights - ByteDance has officially open-sourced its AI Agent development platform "Coze," which includes Coze Studio and Coze Loop, aimed at fostering global developer collaboration and innovation [1] - The first multi-modal dream brain-computer interface device "Menglin" has been launched, designed to improve sleep quality and manage health through advanced technology [2] - A new image restoration model named HYPIR has been released by a research team, demonstrating significant speed and performance improvements over existing technologies [3] - A Microsoft study reveals that humans can only identify AI-generated images with a success rate of 62%, indicating a challenge in distinguishing between real and AI-generated content [4] Group 1 - ByteDance's Coze platform supports the development, testing, and tuning of AI agents, and is licensed under Apache 2.0 for commercial use [1] - The "Menglin" device integrates brain-computer interface technology with sleep management, featuring functions like EEG monitoring and AI data analysis [2] - The HYPIR model offers rapid image restoration capabilities, outperforming current technologies in resolution and user control [3] Group 2 - The Microsoft research involved over 12,500 participants and 287,000 image evaluations, highlighting the difficulty humans face in identifying AI-generated images [4]