SUPIR

SUPIR представляет собой исследовательскую систему генеративной реставрации изображений на основе SDXL и текстовых описаний. Убедительная текстура не доказывает, что соответствующие детали были в оригинале. Обзор основан на официальных источниках, повторно проверенных 20 сентября 2026 года. Веса моделей не скачивались, изображения не обрабатывались, измерения скорости и качества не воспроизводились. Права на использование весов остаются невыясненными.

Определите решение до запуска

Сформулируйте ограниченный вопрос: может ли SUPIR сделать из одной разрешённой повреждённой фотографии полезную производную для показа, не изменив важные для зрителя факты? Более резкие глаз, буква или поверхность могут выглядеть правдоподобно, оставаясь синтезированными. Поэтому не используйте реставрацию, чтобы опознать неизвестного человека, прочитать нечитаемый номер или подтвердить подлинность. Отметьте видимые, неопределённые и неизменяемые признаки.

В статье описаны масштабированный генеративный приор, большая обучающая коллекция с текстовыми аннотациями, негативные промпты качества и семплирование с направлением на реставрацию. Это заявления о методе, а не измерения этой проверки. Авторы связаны, в частности, с Shenzhen Institute of Advanced Technology, Shanghai AI Laboratory, University of Sydney, Hong Kong Polytechnic University, ARC Lab в Tencent PCG и Chinese University of Hong Kong. Приписывать проект одной компании неверно. Более подходящим решением могут быть сохранение повреждённого оригинала, другое изображение, которое разрешено использовать в качестве образца, или негенеративная коррекция. Организации авторов; официальная статья.

Разделяйте компоненты и веса

README отдельно перечисляет CLIP-кодировщики SDXL, базовый набор весов SDXL, LLaVA CLIP и LLaVA v1.5 13B. SUPIR-v0Q и SUPIR-v0F доступны по ссылкам Baidu Netdisk и Google Drive, а необязательные веса Juggernaut описаны отдельно. Связанные бинарные файлы не скачивались и не хешировались; файлы GitHub Releases не проверялись. Каждый компонент требует отдельного решения о получении и лицензии. Не заменяйте ожидаемый файл одноимённым зеркалом без явной записи. Компоненты и ссылки

CKPT_PTH.py содержит локальные абсолютные пути, также настраиваются пути YAML. При доступном Hugging Face README допускает None для указанных путей CLIP ради автоматической загрузки, но не предписывает очищать все пути моделей. Отдельно запишите SDXL, CLIP, LLaVA и SUPIR с источником, версией и суммой. Ссылка README не подтверждает целостность, совместимость, постоянную доступность или права на использование. Настройка путей

Сравнивайте Q и F на одном входе

Эталонный CLI по умолчанию использует --SUPIR_sign Q и принимает Q или F. Авторы описывают Q как стандартную для статьи настройку с широкой обобщаемостью, а F как вариант для лёгкой деградации, у которого кодировщик первого этапа сохраняет больше деталей. Это рекомендация сопровождающих, а не независимо проверенный рейтинг. Описание Q/F; Выбор в CLI

Используйте одну исходную фотографию, одинаковые кадрирование, масштаб выхода, seed, положительный и отрицательный промпты и параметры семплирования. При нескольких одновременных изменениях нельзя связать результат с одним фактором. Храните также отклонённые варианты и причины отказа.

Сравните Q и F на слегка повреждённом контроле. При одинаковом масштабе проверьте, не переписывается ли видимая текстура; ни один вариант не лучше универсально без наблюдения. Если результат меняет подтверждённый текст, строение лица или геометрию продукта сильнее допустимого для задачи, отклоните его. Если Q и F создают разные автоматические описания, сравнение относится ко всему процессу, а не только к весам.

Контролируйте описания, промпты и размеры

Скрипт предварительно подавляет шум в копии для текстового описания, ориентируясь на 512 пикселей по короткой стороне. По умолчанию LLaVA описывает это изображение, а текст участвует в диффузионном семплировании. С --no_llava LLaVA не загружается и описание остаётся пустым, но предварительное шумоподавление всё равно выполняется. Положительный и отрицательный промпты продолжают действовать; требование CUDA также сохраняется. Путь формирования описания

Скрипт печатает аргументы и описания в терминал и сохраняет итоговые PNG. Промежуточное изображение для описания он не сохраняет. Для его просмотра нужно добавить явный экспорт в скрипт; такое изменение здесь не реализовывалось и не тестировалось. Без экспорта сравнивайте оригинал, описание в журнале и итоговый PNG. Отметьте, что диагностика промежуточного изображения недоступна. Журнал терминала не заменяет экспорт картинки.

Сохраняйте полные тексты обоих промптов. При риске смыслового вымысла сравните автоматическое описание с пустым. Не запрашивайте факт, которого исходник не подтверждает: «чёткие синие буквы» могут создать читаемую надпись, а не восстановить её.

Значения CLI по умолчанию: seed 1234, 50 шагов EDM, интенсивность управления 4,0, управление вторым этапом 1,0, min_size 1024 и upscale 1. Утилита сначала запоминает размер входа, умноженный на коэффициент увеличения, затем применяет внутренний минимум к короткой стороне и округляет размеры обработки до кратных 64. При сохранении результат возвращается к запомненному размеру. Вход 512 × 512 с upscale 1 поэтому обрабатывается при 1024 × 1024 и сохраняется при 512 × 512. Это вывод из кода, а не наблюдение реального запуска. Параметры CLI; Размеры и сохранение

Настройки качества и верности исходнику в README служат отправной точкой, а не универсальным оптимумом. Меняйте один фактор за раз и отделяйте планируемый размер файла от предположений о внутренней обработке. Размер PNG не показывает размер внутреннего тензора. Настройки авторов

Уточните права на веса до запуска

SUPIR Software License Agreement нельзя без оговорок свести к отметке «некоммерческое использование разрешено». Раздел 2(b) не предоставляет прав на использование, копирование, изменение и распространение проприетарных нейросетевых компонентов без явного письменного разрешения. Раздел 3(a) отдельно ограничивает применение проприетарных весов, смещений и архитектуры некоммерческими целями, а 3(b) требует отдельного коммерческого соглашения. Соотношение этих положений здесь не установлено. LICENSE, разделы 2 и 3

Обзор не определяет, какое положение имеет приоритет, и не даёт разрешения на использование весов Q/F. До выполнения плана получите у лицензиара разъяснение для конкретных весов и предполагаемой деятельности. Публичный код и ссылки на скачивание не подтверждают разрешение. Отдельно проверьте условия SDXL, LLaVA, необязательных моделей Juggernaut, входных изображений и результатов. Публичная или платная оболочка не решает эти вопросы.

README ссылается на онлайн-приложение SupPixel. Изображения туда не отправлялись; текущие условия, конфиденциальность, цены и работоспособность не проверялись. Перед отправкой установите оператора и сохраните действующие на эту дату условия, правила обращения с данными и разрешения на результат. Подтверждена доступность исходного текста и наличие документированных ссылок, но не успешное получение бинарных файлов или работа сервиса. Онлайн-приложение в README

Спланируйте небольшой контролируемый тест

Сначала выясните права на веса. Затем подготовьте фотографию, которую разрешено обрабатывать, и менее повреждённое контрольное изображение. Сохраните оригиналы, при необходимости удалите чувствительные метаданные из рабочей копии и запишите назначение и неизменяемые детали. Используйте изолированную среду и фиксируйте установленные версии зависимостей и драйверов. Python 3.8 в README не гарантирует совместимость со всеми современными ОС. Установка

Ниже приведён невыполненный план сравнения. Команды требуют настроенных весов и CUDA. Перенаправления оболочки сохраняют стандартный вывод и ошибки каждого запуска, включая напечатанные аргументы и описания. Просмотрите журнал перед следующим запуском; успешное выполнение здесь не утверждается. Без CUDA скрипт выдаёт ошибку. Устройства и аргументы

mkdir -p logs
python test.py --img_dir inputs/control --save_dir results/q --SUPIR_sign Q --seed 1234 > logs/q.log 2>&1
python test.py --img_dir inputs/control --save_dir results/f --SUPIR_sign F --seed 1234 > logs/f.log 2>&1
python test.py --img_dir inputs/control --save_dir results/no-caption --SUPIR_sign Q --seed 1234 --no_llava > logs/no-caption.log 2>&1

В каталоге входа оставьте только нужное тестовое изображение; базовые имена файлов должны различаться. Итоговое имя имеет вид <input-stem>_<sample-index>.png. Для control.png и одного образца результат Q будет сохранён как results/q/control_0.png. Описание печатается без имени входного файла, поэтому одно изображение на запуск сохраняет однозначную связь. Обход файлов и имена результатов

Сравните оригинал, описание из журнала и PNG в целевом размере и на важных фрагментах. Запишите формат, цветовой профиль, размеры входа и выхода и неявные настройки. Внутренние размеры и ресурсы требуют отдельного измерения или дополнительного протоколирования: обычный журнал их не содержит автоматически. Переносите план на сложное изображение только после приемлемого результата на контроле. Без отдельного, не проверенного здесь экспорта диагностика промежуточного изображения остаётся недоступной.

Принимайте результат по доказательствам

Эта таблица служит авторским инструментом проверки, а не результатом бенчмарка. Заполняйте её реальными наблюдениями до увеличения партии изображений.

Отклоните привлекательный результат, если он меняет признаки личности, создаёт не подтверждённую оригиналом читаемую надпись или смещает важный контур. Остаточная мягкость может быть ближе к исходнику. Задавайте допуск по цели показа, а не по общей оценке резкости. Храните полную команду, среду и контрольные суммы, а исходник и производную передавайте под разными именами с пометкой об обработке.

Опирайтесь на доступные данные при диагностике

До повышения настроек качества проверьте оригинал, журнал, выбор Q/F, промпты, семплирование, цветокоррекцию и PNG. Штатный CLI не сохраняет изображение для описания и не позволяет увидеть его первое расхождение. Аргумента для передачи вручную исправленного описания тоже нет. Для обеих возможностей нужно отдельно проверить и протестировать изменение скрипта. Возможности CLI и описания

Это диагностические гипотезы, а не измеренные частоты ошибок. Храните первые доступные признаки сбоя и точную команду. Если журнал и сохранённые файлы не позволяют выделить причину, запишите её как неизвестную; не утверждайте, что внутренний этап был проверен.

Измерьте ресурсы и проверьте конфиденциальность

При наличии как минимум двух видимых GPU скрипт размещает SUPIR и LLaVA на разных устройствах; при одном они используют его совместно. Без CUDA выполнение прекращается. Размещение устройств

Медленный пример Gradio в README содержит пометки 12 ГБ для диффузии и 16 ГБ для LLaVA. Это не универсальный минимум и не доказательство того, что вся задача поместится на одной GPU с 12 ГБ. Записывайте размеры входа и выхода, Q/F, число шагов и образцов, числовые типы, параметры обработки блоками, модель устройства, пик памяти и время. Раздельно измеряйте загрузку весов, запуск, создание подписи, семплирование, сохранение и человеческую проверку. Автоэнкодер принимает fp32 или bf16, но отклоняет fp16 через ошибку NaN. Точность диффузионной части задаётся отдельно; все сочетания типов и оборудования этим не проверены. Примеры Gradio; Типы данных модели

Для частных или лицензированных изображений отдельно решите, нужна ли локальная обработка. Самостоятельный хостинг не решает вопросы прав на вход, согласия изображённых людей и телеметрии зависимостей. Официальный пример Gradio может вести историю, поэтому проверьте включённые журналы. Для стороннего хостинга отдельно оцените конфиденциальность и хранение. Запись истории

Выберите следующий шаг по доказательствам

Продолжайте, только если контролируемый результат служит цели, сохраняет подтверждённую структуру, имеет выясненные права на конкретные веса и применение и приемлем по затратам проверки. Иначе остановитесь и выберите ресемплинг, шумоподавление, ретушь, лучший скан или оригинал. Храните конфигурацию, журналы, принятые и отклонённые результаты и раскрытие обработки.

Остановитесь также при выдуманной критической детали, невыясненных правах на веса или другие необходимые элементы, превышении ресурсов или повторяющейся ручной доработке. Эта оценка не ранжирует SUPIR среди других моделей и не воспроизводит эксперименты статьи. Обращайтесь к каталогу моделей только после описания недостающей возможности и сравнивайте варианты на одном разрешённом входе по той же таблице. Публичный репозиторий, резкая картинка или завершённая команда не доказывают пригодность для задачи.