InstantIR简介

今天介绍一款由InstantX团队与北京大学、香港中文大学联合推出的最新图像修复模型：InstantIR，这是一种基于扩散的新颖的老旧图像修复方法，能够在推理过程中动态调整生成条件，实现极端退化图像的细节恢复和创造性修复。 InstantIR首先使用预训练的视觉编码器提取输入的紧凑表示（compact representation），然后在每个生成步骤中使用该表示来解码当前的扩散潜在空间并实例化一个生成先验。退化的输入随后使用这个参考进行编码，提供强大的生成条件。InstantIR能够观察到生成参考的方差随退化强度波动，并利用这一点作为开发适应输入质量的采样算法的指标。最后，研发团队通过广泛的实验表明，InstantIR实现了优秀的图像修复能力，并提供了出色的视觉质量。

• • Github：https://github.com/JY-Joy/InstantIR

• • 项目主页：https://jy-joy.github.io/InstantIR/

• • 在线体验：https://huggingface.co/spaces/JOY-Huang/InstantIR

演示案例

原图

修复后

InstantIR ComfyUI体验

通过ComfyUI插件管理器搜索ComfyUI_InstantIR_Wrapper插件并安装该插件，仍然还需要下载对应模型，具体如下所示：

• • 在线web体验地址：https://huggingface.co/spaces/JOY-Huang/InstantIR

• • 插件地址：https://github.com/smthemex/ComfyUI_InstantIR_Wrapper

• • SDXL模型：这里可以选择任意一款本地的SDXL模型，推荐：juggernaut模型

• • InstantIR模型：下载InstantIR模型，并放置到目录ComfyUI/models/InstantIR下，下载地址：https://huggingface.co/InstantX/InstantIR/tree/main/models

• • dino模型：另外还需要下载facebook/dinov2-large模型，可以放置任意位置，在插件中输入对应路径，下载地址：https://huggingface.co/facebook/dinov2-large/tree/main

• • SDXL模型：还需下载latent-consistency/lcm-lora-sdxl放置目录 /ComfyUI/loras/ 下。下载地址：https://huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdxl/tree/main

在线Web体验

在线web体验地址：https://huggingface.co/spaces/JOY-Huang/InstantIR

Flux文生图工作流

本文涉及ComfyUI工作流和模型均可在LIBLIBAI上下载或在线运行体验：

• FLUX.1哩布在线可运行-黑暗森林工作室：

https://www.liblib.art/modelinfo/488cd9d58cd4421b9e8000373d7da123

• F.1-绮梦流光-水湄凝香：

https://www.liblib.art/modelinfo/134c6dd95aef48e98a22b24e003e026b

• 工作流-Flux文|图生图+LORA+提示反推一键切换工作流：

https://www.liblib.art/modelinfo/782aacd70f604da39e83368c696a02a8

InstantIR修复工作流

InstantIR修复工作流工作流已上传LIBLIB平台：

https://www.liblib.art/modelinfo/bf9a7482f87142f789f6d35fa556c9ba?versionUuid=63c3108e05144b6eb0ca4cb254598201

写在最后

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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。