DiffBIR

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第二张图芯片的那个是怎么跑出来的？我跑不下来这个效果

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我用的参数是 python -u inference.py --version v2 --task sr --upscale 2 --cfg_scale 4.0 --input inputs/wkkimg --output results/wkkimg --device cuda 顺便再问一下，芯片图里的字能完美清晰化，是不是说这个方法能放大文字了？

wang-kangkang

使用更大规模的数据训练，会有更好的效果吗？

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你好，如题，请问有没有做过这样的实验，使用更大量级的训练集训练的话，会有更加显性的结果吗？和后面开源的[supir](https://github.com/Fanghua-Yu/SUPIR)相比，想知道supir的效果更多的是数据的贡献还是整体架构的贡献

rainsoulsrx

请问如何使用 diffbir v2 中的训练结果进行测试呢

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_抱歉问题比较stupid_ 在 v1 里面可以直接进行替换 ``` --config configs/model/cldm.yaml \ --ckpt weights/general_full_v1.ckpt \ ``` 在 v2 train 的train_stage 1 和 train_stage 2 将得到不同的.pt文件， 请问要怎么使用利用 v2训练的到的这两个模型文件应用进行恢复测试呢？ 十分感谢，期待您的回复。

65EE


Sunon2253

waltwheatman

为什么要用在低清图上finetune的encoder?

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请问下作者, 为什么要用在低清图上finetune的encoder呢? 我的感觉是,原始高清图重建的encoder来做base, 然后control net来控制(以及弥补)低清图encode不准. 这样的好处是高清图的特征和低清去噪的过程都能保留. 如果encoder用低清图finetuning的东西,然后controlnet继续在 低清图finetuning 的encoder上继续'去噪',感觉有点奇怪啊, 不知道是不是我的理解有点偏差了, 期待作者能回复我一下,或者有相关的ablation study就更好了, 感谢~~

YilanWang

Can this network do the work of image deblurring?

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Can this network do the work of image deblurring?

ShaunLeeJ

Questions about training degradation decision

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Hi, I'm wondering why first train stage1 and stage2 model with codeformer degradation, and then train stage1 model with RealESRGAN degradation. Intuitively, it will cause input distribution shift of stage2...

Luciennnnnnn

推理大一点的图片非常慢，请问作者有推出小模型的计划吗

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如题，谢谢！

zhu2bowen

Training questions

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1) In the readme, the author mentions "For general image restoration, we first train both the stage1 and stage2 models under codeformer degradation to enhance the generating capacity of the...

tzayuan