DreamClear是中國科學院自動化研究所和字節跳動團隊聯合推出的高性能圖像修復技術，專注于隱私安全的數據集管理，能將低質量（LQ）圖像恢復為高質量（HQ）圖像。提升了圖像的細節和質量，確保數據隱私，符合現代社會對隱私保護的需求。
DreamClear的主要功能圖像恢復：DreamClear能將低質量圖像恢復為高質量圖像，提升圖像的細節和質量。隱私保護：在進行圖像恢復的同時，DreamClear考慮到了數據隱私的保護，確保在使用過程中用戶的隱私安全。深度學習模型：基于深度學習技術，DreamClear能智能識別和修復圖像中的問題，提高恢復效果。DreamClear的技術原理深度擴散先驗（Deep Diffusion Prior）： DreamClear的核心思想是在干凈圖像分布中進行搜索，分布由擴散先驗表示，找到清晰圖像，同時保持對輸入的退化圖像的忠實。不需要對圖像退化的類型有明確的先驗知識，通過將退化圖像嵌入到預訓練的擴散模型的潛在空間中，對這些生成清晰圖像的擴散過程進行精心設計的重新采樣，實現圖像的恢復。方差保持采樣（Variance Preservation Sampling, VPS）技術： DreamClear基于新穎的方差保持采樣技術，有助于在擴散過程中保持圖像的方差，對于生成高質量的恢復圖像至關重要。VPS技術引導受損的低概率潛變量朝向附近的高概率區域，可以生成清晰樣本。VPS作為一種通用解決方案，即使不知道具體的退化模型，也可以確保忠實度。無監督和訓練自由的方法： DreamClear是無監督和訓練自由的盲圖像修復方法，不需要退化先驗知識，能產生高保真度和普適性，適用于各種類型的圖像退化。DreamClear嵌入退化圖像回到預訓練的擴散模型的潛在空間，通過精心設計的擴散過程重新采樣，模仿生成清晰圖像的過程。自適應調制器混合（MoAM）： DreamClear的“自適應調制器混合”模塊可以動態適配多個圖像恢復模型，適應不同的圖像劣化類型，進一步擴展了模型的適用性。這種模塊的設計支持DreamClear在處理不同類型的圖像退化（例如模糊、噪聲、低光）時表現出色。DreamClear的項目地址Github倉庫：https://github.com/shallowdream204/DreamClearHuggingFace模型庫：https://huggingface.co/shallowdream204/DreamClear/tree/mainarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.18666DreamClear的應用場景圖像質量提升：適用于需要提升圖像質量的場景，如老照片修復和低分辨率圖像增強。細節恢復：在監控視頻增強和醫學影像處理等領域，DreamClear可以有效恢復圖像細節，幫助專業人員獲取更清晰的信息。隱私保護：DreamClear適合對數據隱私要求較高的圖像處理場景，如醫療影像和監控數據處理。在提升圖像質量的同時，確保用戶的隱私安全，符合現代社會對數據保護的需求。商業應用：DreamClear采用開源協議，企業和開發者可以自由使用、修改和分發該軟件，適用于各種商業項目，推動圖像處理技術的創新和應用 。高分辨率圖像生成：DreamClear能從256×256像素的低質量圖像生成1024×1024像素的高分辨率圖像，適用于需要高質量圖像的內容創作領域，如游戲和影視制作 。
