DiffBIR是一個利用生成對抗網絡進行盲圖像復原的開源項目。它能夠在不需要對應的高質量圖片的情況下，對低質量的圖片進行去噪、超分辨率以及顏色校正等復原。

　　DiffBIR由清華大學和上海人工智能實驗室的研究人員共同開發。它采用了兩階段網絡結構，第一階段使用SwinIR等模型去除圖像中的編碼模糊、JPEG壓縮噪聲等低級退化。第二階段使用類似Stable Diffusion的預訓練模型，作為圖像先驗，引導網絡生成高質量的圖像。

　　核心功能:

　　1. 采用端到端的網絡，可以對包括高頻和低頻在內的各種圖像退化進行復原

　　2. 利用生成模型作為先驗，無需匹配的高質量圖像即可實現盲復原

　　3. 支持人臉圖像和普通場景圖像的復原，效果明顯優于傳統算法

　　4. 模型小巧高效，可以部署到各類設備中，滿足實際應用需求

　　5. 提供易用的命令行接口、Web Demo等，可以輕松體驗強大的復原效果

　　6. 模型和代碼全部開源，支持用戶自定義訓練和開發

　　DiffBIR開創了盲圖像復原的新方向，在保證效果的同時，免除了匹配高質量圖像的要求。它可以廣泛應用于舊照片修復、攝像頭圖像增強等應用場景，為圖像處理任務帶來新的可能。總體來說，這是一個高質量、高實用價值的開源項目。