DiffBIRはそれを体験する2つの便利な方法を提供する：
オンライン・デモ（初心者にお勧め）
公式デモプラットフォームをご覧ください：https://replicate.com/zsxkib/diffbirテスト画像を直接アップロードして、超解像やノイズ除去などの機能を体験できます。
ローカル展開のための完全なプロセス
- 環境準備::
git clone https://github.com/XPixelGroup/DiffBIR.git
cd DiffBIR
pip install -r requirements.txt - モデルダウンロード::
学習済みのモデル（例えばreal_baseやface_enhance）をプロジェクトページからmodels/ディレクトリ - ランニングの修正::
python inference.py --input_dir inputs --output_dir outputs
ヒント：入力画像は512px以下のJPEG/PNG形式を推奨します。出力画像はデフォルトでoutputsディレクトリに保存されます。
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 " どのくらいでDiffBIRのフィックスを体感できますか？
