DiffBIRは現在、主に2種類の事前学習済みモデルを提供しており、その選択戦略は以下の通りです：
モデル分類の説明
| モデル名 | 適用シナリオ | データベース |
|---|---|---|
| リアル・ベース | 一般的な画像修復 | ミックス・リアル・シナリオ・データ |
| フェイス・エンハンス | クローズアップ顔面強調 | FFHQ顔データセット |
決定木の選択
- 自然風景写真→ real_base（デフォルト）
- ID写真／旧写真の顔::
- real_baseによる全体的な初期修正
- face_enhanceで強調された顔領域を切り抜く
- アニメーション／アートグラフィック専門的なモデルは自分で訓練する必要がある
モデルダウンロードガイド
プロジェクトのGitHubではModel Zooボードへのアクセス
- real_baseモデルは約3.2GB。
- face_enhanceモデルは約1.8GB。
ダウンロード後models/pretrained/ディレクトリに移動し、元のファイル名を保持する。
この答えは記事から得たものである。DiffBIR：画質向上のためのインテリジェント修復ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DiffBIRプロジェクトが提供する事前学習済みモデルとは？正しいモデルを選ぶには？
