SeeSR 是图像领域的开源项目，由 cswry 开发，2023 年首次发布。
它收录于图像分类，该分类目前共有 839 个项目，GitHub 星标数为 657。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-16。Apache-2.0许可证，完全免费，需自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：老照片修复，恢复模糊人脸和场景细节。同类可对比的替代方案包括 Real-ESRGAN、BSRGAN、Stable Diffusion Upscaler。
GitHub 星标
★ 657
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类图像生成
开发团队cswry
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，需自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型seesr,stable-diffusion,super-resolution
GitHub 星标★ 657
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-11-27 00:00:00
最近更新2026-09-16 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 结合 Stable Diffusion，纹理生成更真实，优于传统 CNN 方法
- 显式引入文本语义，对复杂退化（如低分辨率、噪声）鲁棒
- 提供完整训练和推理代码，便于复现和二次开发
不足之处
- 依赖扩散模型，推理速度较慢，资源消耗高
- 文档和社区支持待观察，项目早期，示例较少
适用场景
- 老照片修复，恢复模糊人脸和场景细节
- 监控或手机拍摄的低质量图像增强
- 图像编辑预处理，提升后续识别或生成效果
替代项目
Real-ESRGAN、BSRGAN、Stable Diffusion Upscaler
项目介绍
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