DiffBIR当前主要提供两类预训练模型,选择策略如下:
模型分类说明
模型名称 | 适用场景 | 数据基础 |
---|---|---|
real_base | 通用图像修复 | 混合真实场景数据 |
face_enhance | 特写人脸增强 | FFHQ人脸数据集 |
选择决策树
- 自然场景照片→ real_base(默认)
- 证件照/老照片人脸:
- 整体用real_base初步修复
- 裁剪面部区域用face_enhance强化
- 动漫/艺术图像:需自行训练专用模型
模型下载指南
在项目GitHub的Model Zoo
板块获取:
– real_base模型约3.2GB
– face_enhance模型约1.8GB
下载后需放入models/pretrained/
目录并保持原始文件名。
本答案来源于文章《DiffBIR:提升图像质量的智能修复工具》