# 圖像修復

LanPaint 是一款針對穩定擴散模型的圖像修復插件，通過多輪迭代推理，無需額外訓練即可實現高質量的圖像修復。該技術的重要性在於它為用戶提供了一種無需複雜訓練即可獲得精準修復結果的解決方案，大大降低了使用門檻。LanPaint 適用於任何穩定擴散模型，包括用戶自定義的模型，具有廣泛的適用性和靈活性。它主要面向需要高質量圖像修復的創作者和開發者，尤其是那些希望在不進行額外訓練的情況下快速獲得修復結果的用戶。

HDR是一個專注於修復受損歷史文檔的新技術，旨在預測受損歷史文檔的原始外觀。這項技術通過創建大規模數據集HDR28K和基於擴散的網絡DiffHDR，能夠處理包括字符缺失、紙張損壞和墨水侵蝕等多種損害。HDR的主要優點在於其能夠精確捕捉字符內容和風格，並與修復區域內的背景協調一致。該技術不僅能夠修復受損文檔，還能擴展到文檔編輯和文本塊生成，展現出高靈活性和泛化能力。HDR對於傳承無價文化和文明具有重要意義。

BrushEdit是一個先進的、統一的AI代理，用於圖像修復和編輯。它結合了多模態大型語言模型（MLLMs）和圖像修復模型，實現了自動化、用戶友好和交互式的自由形式指令編輯。該系統通過集成MLLMs和雙分支圖像修復模型，在代理合作框架中執行編輯類別分類、主要對象識別、掩碼獲取和編輯區域修復。廣泛的實驗表明，該框架有效地結合了MLLMs和修復模型，在包括掩碼區域保留和編輯效果一致性在內的七個關鍵指標上取得了優越的性能。

DreamClear是一個專注於高容量真實世界圖像修復的深度學習模型，它通過隱私安全的數據管理技術，提供了一種高效的圖像超分辨率和修復解決方案。該模型在NeurIPS 2024上被提出，主要優點包括高容量處理能力、隱私保護以及實際應用中的高效性。DreamClear的背景信息顯示，它是基於先前工作的改進，並且提供了多種預訓練模型和代碼，以便於研究者和開發者使用。產品是免費的，定位於科研和工業界的圖像處理需求。

Ideogram Canvas是一個為組織、生成、編輯和組合圖像而設計的無限創意畫板。它支持上傳自有圖像或在畫板內生成新圖像，並使用行業領先的Magic Fill（圖像修復）和Extend（圖像擴展）工具進行無縫編輯、擴展或組合。該產品特別適合圖形設計，提供高級文本渲染和精確的提示遵循，通過靈活、迭代的過程將您的創意變為現實。Ideogram Canvas的背景信息顯示，它是基於AI的創新界面，旨在通過AI的魔力增強您的迭代創意過程。無論您是經驗豐富的設計師還是剛開始設計之旅，我們的靈活平臺都能讓您以驚人的速度和精度將願景變為現實，擴展創意自由的邊界。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta是由阿里媽媽創意團隊開發的一個圖像修復模型，該模型在圖像修復領域具有顯著的改進，支持1024x1024分辨率的直接處理和生成，無需額外的放大步驟，提供更高質量和更詳細的輸出結果。模型經過微調，能夠捕捉和再現修復區域的更多細節，並通過增強的提示解釋提供對生成內容的更精確控制。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha是由AlimamaCreative Team發佈的AI圖像修復模型，專門用於修復和填補圖像中的缺失或損壞部分。該模型在768x768分辨率下表現最佳，能夠實現高質量的圖像修復。作為alpha版本，它展示了在圖像修復領域的先進技術，並且隨著進一步的訓練和優化，預計將提供更加卓越的性能。

FLUX-Controlnet-Inpainting 是由阿里媽媽創意團隊發佈的基於FLUX.1-dev模型的圖像修復工具。該工具利用深度學習技術對圖像進行修復，填補缺失部分，適用於圖像編輯和增強。它在768x768分辨率下表現最佳，能夠提供高質量的圖像修復效果。目前該工具處於alpha測試階段，未來將推出更新版本。

Diffree是一個基於文本引導的圖像修復模型，它能夠通過文本描述來添加新對象到圖像中，同時保持背景的一致性、空間適宜性和對象的相關性和質量。該模型通過訓練在OABench數據集上，使用穩定擴散模型和額外的掩碼預測模塊，能夠獨特地預測新對象的位置，實現僅通過文本指導的對象添加。

IOPaint 是一個免費、開源且完全可自託管的修復 / 填充工具，使用最先進的 AI 模型。它可以幫助用戶刪除圖像中的不需要的對象、修復瑕疵、添加新對象、擴大圖像等。

這是一個基於SDXL的ControlNet Tile模型,使用Hugging Face Diffusers訓練集,適用於Stable Diffusion SDXL ControlNet。它最初是為我自己的逼真模型訓練,用於終極放大過程以提高圖像細節。使用合適的工作流程,它可以為高細節、高分辨率的圖像修復提供良好的結果。由於大多數開源沒有SDXL Tile模型,我決定分享這個模型。該模型支持高分辨率修復、風格遷移和圖像修復等功能,可以為你提供高質量的圖像處理體驗。

InstructIR 接受圖像和人類書寫的指令作為輸入，通過單一神經模型執行一體化圖像修復。在多個修復任務中取得了最先進的結果，包括圖像去噪、去雨、去模糊、去霧以及低光圖像增強等。🚀 您可以從演示教程開始。查看我們的 GitHub 獲取更多信息。 免責聲明：請注意，這不是一個產品，因此您會注意到一些限制。此演示需要輸入具有某些降級的圖像（模糊、噪音、雨、低光、霧）和一個提示，請求應該執行什麼操作。由於 GPU 內存限制，如果輸入高分辨率圖像（2K、4K），應用可能會崩潰。 該模型主要使用合成數據進行訓練，因此在真實世界複雜圖像上可能效果不佳。然而，在真實世界的霧天和低光圖像上效果出奇地好。您還可以嘗試一般的圖像增強提示（例如，“潤色此圖像”，“增強顏色”）並查看它如何改善顏色。

HitPaw在線AI圖片增強工具採用先進的AI技術去除噪點、銳化細節和提高照片質量。它快速高效易於使用 - 無需下載任何軟件!今天就來試試,看它能為你的照片帶來什麼不同。

Diffuse to Choose 是一種基於擴散的圖像修復模型，主要用於虛擬試穿場景。它能夠在修復圖像時保留參考物品的細節，並且能夠進行準確的語義操作。通過將參考圖像的細節特徵直接融入主要擴散模型的潛在特徵圖中，並結合感知損失來進一步保留參考物品的細節，該模型在快速推理和高保真細節方面取得了良好的平衡。

SUPIR是一種開創性的圖像修復方法，利用生成先驗和模型擴展的力量。利用多模態技術和先進的生成先驗，SUPIR在智能和逼真的圖像修復方面取得了重大進展。作為SUPIR內的關鍵催化劑，模型擴展顯著增強了其能力，並展示了圖像修復的新潛力。我們收集了一個包含2000萬高分辨率、高質量圖像的數據集進行模型訓練，每個圖像都附有描述性文本註釋。SUPIR能夠根據文本提示修復圖像，拓寬了其應用範圍和潛力。此外，我們引入了負質量提示以進一步提高感知質量。我們還開發了一種修復引導採樣方法，以抑制生成式修復中遇到的保真度問題。實驗證明了SUPIR出色的修復效果及其通過文本提示操控修復的新能力。

Lama Cleaner 是一個免費、開源的 AI 圖像修復工具，基於最先進的 AI 模型。它可以刪除圖片中的任何不需要的物體、瑕疵或人物，也可以擦除和替換圖片中的任何物體。該工具支持 CPU、GPU 和 M1/2，並提供多種 SOTA AI 模型可供選擇。

Inst-Inpaint是一種圖像修復算法，可以根據自然語言輸入估計要刪除的對象並同時刪除它。該產品提供了一個名為GQA-Inpaint的數據集，以及一種名為Inst-Inpaint的新型修復框架，可以根據文本提示從圖像中刪除對象。該產品提供了各種GAN和擴散基線，並在合成和真實圖像數據集上運行實驗。該產品提供了不同的評估指標，以衡量模型的質量和準確性，並顯示出顯著的定量和定性改進。

Phosus AI圖像增強工具是一款提供圖像修復、背景移除、圖像樣式轉換、低光照增強、自動修復、超分辨率等功能的AI工具。用戶可以通過簡單的操作實現對圖像的修復、處理和增強，提高圖像質量和視覺效果。產品定價靈活合理，適用於個人和商業使用。

DESIGNSTAFF是一個利用生成AI技術提供的服務，允許您輕鬆創建、編輯和修復高質量圖像，而無需瞭解提示。

照片修復是一個免費的AI修復服務，可以修復老照片中的模糊和損壞問題。通過幾個簡單的步驟，我們先進的算法可以修復最模糊和褪色的照片，讓您擁有清晰高質量的圖像，讓您引以為豪。我們理解保護珍貴回憶的重要性，因此我們使用最先進的技術來修復您的老照片，確保它們經得起時間的考驗。此外，我們注重您的隱私和個人信息的安全，您可以放心地相信我們保護您的圖像數據。不要讓珍貴的回憶逐漸消逝-立即嘗試照片修復，恢復讓您一生珍藏的照片。

Diffusion Bee 是在 Intel/M1 Mac 上本地運行穩定的 Diffusion 模型的最簡單方式，提供一鍵安裝程序，無需依賴或技術知識。 Diffusion Bee 在您的計算機上本地運行，不會將任何數據發送到雲端（除非您選擇上傳圖像）。 主要功能： - 圖像轉換 - 圖像修復 - 圖像生成歷史記錄 - 圖像放大 - 多種圖像尺寸 - 針對 M1/M2 芯片進行優化 - 支持負向提示和高級提示選項 - 控制網絡 Diffusion Bee 是基於 Stable Diffusion 的 GUI 封裝，所以所有 Stable Diffusion 的條款適用於輸出結果。 欲瞭解更多信息，請訪問文檔。 系統要求： - 配有 Intel 或 M1/M2 芯片的 Mac - 對於 Intel 芯片：MacOS 12.3.1 或更高版本 - 對於 M1/M2 芯片：MacOS 11.0.0 或更高版本 許可證：Stable Diffusion 發佈在 CreativeML OpenRAIL M 許可下。