SeeSR

用扩散模型和语义提示，让模糊图片恢复清晰细节

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 48 🐛 待处理 59 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 658
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

SeeSR 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队cswry
GitHubhttps://github.com/cswry/SeeSR
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
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★ 658
上线时间2023-11-27 00:00:00
代码更新2026-04-09
仓库体积53.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

SeeSR 是一个基于语义感知的真实世界图像超分辨率模型，来自 CVPR 2024。它针对现有超分方法在复杂退化（如模糊、噪声、压缩伪影）下丢失语义信息、产生失真纹理的问题，引入文本提示和扩散模型，在恢复细节的同时保留物体语义。核心能力包括：利用预训练扩散模型生成高保真纹理，通过语义感知损失和退化去除模块提升恢复质量，支持多种退化类型。项目提供推理和训练代码，基于 Stable Diffusion 架构，适合学术研究和工程应用。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 658

使用教程

难度：进阶 约 60 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • NVIDIA GPU 8G 显存以上
  • CUDA 11.x
  • 预训练权重文件

安装与启动步骤

  1. 1建独立环境

    官方明确写 Python 3.8，高版本上 basicsr 的旧依赖常装不上，别省这一步。

    conda create -n seesr python=3.8

  2. 2装依赖

    requirements 里包含 basicsr 全家桶，编译时间较长，耐心等它装完。

    pip install -r requirements.txt

  3. 3下预训练权重

    仓库只放代码不放权重，按 README 的链接单独下，放进实验目录。

  4. 4先跑 turbo 版

    turbo 步数少、显存占用低，用它验证整条链路最快，通了再换完整模型。

    python test_seesr_turbo.py

  5. 5起 Gradio 界面

    要在网页上反复试就起 gradio，注意端口和公网暴露风险。

    python gradio_seesr_turbo.py

如何确认成功

test_seesr_turbo.py 跑完后在输出目录得到 4 倍分辨率的图

注意事项

  • 仓库另附数据合成脚本，只在做退化数据训练时有用，推理用不上。
  • turbo 版牺牲部分细节换速度，交付级结果仍建议跑完整版。

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

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