一张分辨率低至“马赛克”级别的老照片，在1.7秒内被AI修复得毛孔可见、发丝分明；一段充满噪点和划痕的珍贵历史影像，在几分钟内重现鲜活动人的光影细节……这并非科幻电影中的场景，而是即将在第二十七届中国国际高新技术成果交易会（以下简称“高交会”）上，由中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称“深圳先进院”）孵化的明犀科技所展示的突破性技术。

这项名为HYPIR的新型图像复原大模型，正像一具嵌入数字世界的“视觉引擎”，从根本上解决了图像复原领域长期面临的“鱼与熊掌”难题——要么追求质量却耗时漫长，要么追求速度却牺牲细节。

突破瓶颈：从“层层迭代”到“一步到位”

传统基于扩散模型的AI复原技术，虽效果显著，但其工作原理类似于一位需要反复揣摩的画师，需经过几十甚至上百步的“去噪”迭代才能输出最终图像，导致计算复杂度高、推理速度慢，成为技术普及的瓶颈。

“以往的方法往往包括扩散模型蒸馏、多步推理等复杂过程。而HYPIR则不需要依赖这些步骤，使用方法更加简单。”HYPIR模型的提出者、深圳先进院研究员、深圳市明犀科技有限公司首席科学家董超说，团队因此“舍弃了迭代式的扩散模型训练，改用单步的对抗生成模型训练方式”。

这一范式的转变，是速度实现数量级提升的关键。如同一位经验丰富、下笔精准的画师，无需草稿便能一挥而就，HYPIR实现了“一步到位”的高质量图像生成。实验数据显示，在单张显卡上，HYPIR仅需1.7秒即可完成一张1024x1024分辨率图像的复原，将此前以小时计的过程缩短至秒间。

修复前与修复后对比照片（陈宗浩及深圳先进院供图）

不止于快：实现8K级别的细节生成与精准控制

速度的飞跃并非HYPIR的全部。明犀科技在追求“快”的同时，对“质”提出了更高的要求。

据介绍，HYPIR采用了更新的文生图基模型，并创新性地使用预测统计散模型初始化复原网络，从而实现了8K级别的细节生成能力。这意味着，该模型不仅能将低分辨率图像放大，更能“无中生有”地填充符合图像语义和物理规律的高频细节，让复原结果无限接近用高清摄像机直接拍摄的质感。

HYPIR大模型在修复图像纹理细节上的效果展示，无论是人物皮肤的肌理还是织物的纹路都得到了惊人的还原。

尤为值得一提的是其出色的可控性。在图像复原过程中，用户可以根据自身需求，灵活调节“生成”与“复原”之间的平衡。是倾向于创造性地补充更多合理细节，还是严格忠实于原图信息？HYPIR将这一选择权交还给了用户。这种“用户控制灵活性”的设计，使得该技术既能满足专业修复师的严苛要求，也能让普通用户轻松上手。

央视新闻报道HYPIR发布（深圳先进院供图）

应用前瞻：为多行业注入“清晰”动能

技术的终极价值在于应用。HYPIR的“光速”与“高质”，为其在多个B端场景的落地铺平了道路。

在文化传承领域，它正用于高效修复国内外经典影视剧和老照片；在工业领域，其强大的细节增强能力可用于提升模糊影像的清晰度；在创意设计行业，它能将低分辨率素材一键增强为高清可用资源；甚至在遥感、医疗等科研领域，它也展现出提升图像分析精度的潜力。

目前，HYPIR大模型的开源代码和模型已上传至GitHub开放使用，并成功部署于明犀AI平台，与游戏大厂、光电企业、视频平台、档案机构等的产业化合作。

“真正的科研成果要尊重事实真相，经得起反复推敲。”董超表示，团队十年的技术积累，从2014年发表全世界第一篇用深度学习做图像超分的文章，到如今的第四代框架HYPIR，其核心目标就是让先进技术走出实验室，解决实际问题。

即将召开的深圳高交会，将是这把“视觉引擎”钥匙正式交到产业手中的重要时刻，为文化传承与保护、AIGC、影视、工业乃至更多未知领域，注入全新的动能。（来源：深圳先进院XPixel团队）

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