HYPIR 是由 XPixel Group（一个专注于图像恢复与底层视觉研究的学术团队）提出的一种基于混合先验的图像恢复模型。该项目的核心目标是解决图像在退化过程中（如模糊、噪声、压缩等）丢失的细节信息，通过引入数据驱动先验与模型驱动先验的融合机制，实现高质量的图像复原。
HYPIR 的名称来源于其核心思想：Hybrid Prior（混合先验），即结合了深度学习的强大表达能力与传统图像先验的物理可解释性，从而在多种图像恢复任务中实现更鲁棒、更真实的恢复效果。
🔍 核心思想：混合先验（Hybrid Prior）
传统图像恢复方法依赖于人工设计的先验（如稀疏性、低秩、总变分等），而现代深度学习方法则完全依赖数据驱动的端到端训练。HYPIR 创新性地将两者结合：
数据驱动先验（Data-driven Prior）
使用一个预训练的扩散模型（Diffusion Model）或变分自编码器（VAE）作为“强先验”，学习自然图像的分布特征，指导恢复过程中的细节生成。模型驱动先验（Model-based Prior）
引入基于优化的迭代框架（如 ADMM、半二次分裂等），将物理退化模型（如模糊核、噪声模型）显式建模，保证恢复结果符合观测数据。
通过交替优化这两个先验，HYPIR 能够在保持图像真实性的同时，忠实还原退化前的结构与纹理。
🧩 主要功能与支持任务
HYPIR 是一个通用的图像恢复框架，适用于多种底层视觉任务，包括但不限于：
图像去噪（Image Denoising）
特别是在高斯噪声、真实噪声下的高质量去噪。图像去模糊（Image Deblurring）
针对运动模糊、散焦模糊等非盲与盲去模糊任务。图像超分辨率（Super-Resolution）
支持双三次下采样、真实退化下的盲超分。JPEG 压缩伪影去除（JPEG Artifact Reduction）
恢复因有损压缩导致的块效应和振铃效应。真实图像恢复（Real Image Restoration）
面向真实世界退化（如手机拍摄、低光照、老照片等）的综合恢复。
🏛️ 方法架构特点
两阶段协同优化
第一阶段：利用数据驱动网络粗略估计干净图像。
第二阶段：在模型驱动框架中，以该估计为先验，进行迭代优化，确保结果既真实又符合观测。
可插拔先验设计
支持替换不同的生成模型（如 Stable Diffusion、DALL·E 等）作为先验，提升灵活性。无需任务特定训练
在某些设定下，HYPIR 可以使用预训练模型进行“零样本”（zero-shot）恢复，无需针对每个任务重新训练网络。高质量细节重建
尤其在纹理、边缘、高频信息恢复方面表现突出，避免了传统方法的过度平滑问题。
📚 学术背景与贡献
HYPIR 体现了当前图像恢复领域的一个重要趋势：将深度学习与传统优化方法深度融合。它的主要学术贡献包括：
提出了一种通用的混合先验建模范式。
验证了“生成模型作为先验”在真实恢复任务中的有效性。
在多个公开数据集上达到或超越了当时的 SOTA（State-of-the-Art）方法。
为后续的“Diffusion-based Image Restoration”系列工作提供了重要启发。
该项目通常伴随发表于顶级计算机视觉会议（如 CVPR、ICCV、ECCV）的论文，具有较强的理论深度和实验验证。
🎯 适用人群
计算机视觉研究人员
图像处理工程师
对图像恢复、生成模型、逆问题求解感兴趣的技术人员
高校学生（可用于课题研究或论文复现）
🧭 项目意义
HYPIR 不仅是一个高性能的图像恢复工具，更是一种方法论的探索：如何在“数据驱动”与“模型驱动”之间取得平衡。它展示了深度学习与传统信号处理结合的巨大潜力，推动了图像恢复从“黑箱模型”向“可解释、可控制”的方向发展。
🔚 总结
HYPIR 是一个前沿的图像恢复框架，通过融合数据驱动先验与模型驱动先验，实现了在多种退化场景下的高质量图像复原。它不仅在性能上表现出色，更在方法设计上具有创新性和启发性，是当前底层视觉领域值得关注的重要工作之一。
整合包说明
1 支持50系显卡，8G英伟达显卡就可以愉快玩耍了。
2 汉化了界面，增加了自动保存图片
3 添加了几个常用的高清修复提示词。
Tried to allocate 20.00 MiB. GPU 0 has a total capacity of 4.00 GiB of which 2.37 GiB is free. Of the allocated memory 437.01 MiB is allocated by PyTorch，剑心哥哥，我显存不够，先减小batch_size，在哪里调呀？
没有尺寸可以设置，你试试把步数和放大倍数改小一点试试
http://127.0.0.1:2281这个一直进不了，有知道怎么处理的吗？感谢先！
🗝️ 检测到环境变量，尝试自动验证...
✅ 密钥有效！
🚀 验证通过，正在启动主程序...
Load model weights from models/weights/HYPIR_sd2.pth
* Running on local URL: http://127.0.0.1:2281
这不是已经运行了吗？还要咋的啊？
不是软件问题，是我运行坏境或设置有问题，IP地址打不开
http://127.0.0.1:2281 把这个复制到浏览器 看看能不能打开。如果不能打开 那个黑色窗口肯定有提示的
复制到浏览器一直在转圈圈，启动窗口没有任何提示。win11使用自带与火狐浏览器都一样
看看你是不是安装了什么安全工具 限制了
启动后报错:
OSError: Can't load tokenizer for 'stabilityai/stable-diffusion-2-1-base'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'stabilityai/stable-diffusion-2-1-base' is the correct path to a directory containing all relevant files for a CLIPTokenizer tokenizer.
按任意键退出...
文件缺失。解压不能出错
解压过程没出错。我又用7-Zip解压了一遍，解压过程没报错。结果还是这样：
OSError: Can't load tokenizer for 'stabilityai/stable-diffusion-2-1-base'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'stabilityai/stable-diffusion-2-1-base' is the correct path to a directory containing all relevant files for a CLIPTokenizer tokenizer.
按任意键退出...
这是缺失了这个模型文件，但是你可以去看看我的压缩包是有这个的
是这个文件名吗：stable-diffusion-2-1-base ？
我在压缩包里只找到这个文件名：models--stabilityai--stable-diffusion-2-1-base
这是模型文件，如果你解压没问题 是不会出现缺失文件提示的
安装你显卡能支持的最高cuda版本即可
HYPIR 对 Cuda 的版本有要求吗？我的是 Cuda V12.6.68
可以发到lib上面吗
你要修改sd2_gradio.yaml中的base-model-pth路径为本地路径，.pth权重文件给下载到本地
不需要修改，我已经设置好了
啥意思？做成工作流？
作为修复效果来说，这个效果很棒了。一般放大修复就是相当于加个锐化，会有很重的涂抹感，再极端的是supir，不止放大还有更强的重绘，有些时候会导致和原图不符。HYPIR相当于这两个效果之间的感觉。
这个为什么使用后就感觉像漫画一样，不是示例中的变清晰。操作界面的这几个分块大小，滑动步长，随机种子都是什么意思，什么作用，怎么使用。谢谢
想详细了解 可以去下面那个开源地址 去官方看看是否有详细解答
30系列可以运行吗？
我没有30系 你可以试试
启动后报错，请问有救吗？：A module that was compiled using NumPy 1.x cannot be run in
NumPy 2.1.2 as it may crash. To support both 1.x and 2.x
versions of NumPy, modules must be compiled with NumPy 2.0.
Some module may need to rebuild instead e.g. with 'pybind11>=2.12'.
If you are a user of the module, the easiest solution will be to
downgrade to 'numpy
你是什么显卡？怎么会提示这个错误？你本机是不是有安装python？
这个不是软件？需要在网页上操作？
建议加强下电脑基础知识
装了python3.1.2,显卡是3060
3060显卡。本机应该是装了Python，是要删掉吗？我主要是怕作出的改动影响其他AI软件运行。
删不删，取决于你自己，这个提示就是我的整合包里面的虚拟环境和你的本机环境有冲突。