一、介绍
随着人工智能和计算机视觉的发展，图像修复、去噪、上色等算法在众多领域有着广泛的应用。PAI-DSW作为一种先进的人工智能平台，提供了一系列功能强大的算法库，可以轻松实现图像修复、去噪、上色等任务。本文将介绍PAI-DSW在图像修复方面的应用，包括部署流程、算法效果及微调修复等方面。
二、PAI-DSW图像修复部署流程
2.1、准备工作
在开始部署之前，我们需要准备开通PAI-DSW（快速开通》》》），如果是老用户可以选择购买资源包。同时，我们可能还会使用的阿里云的notebook、oss等产品。
2.2、部署流程
启动PAI-DSW之后，我们可以选择创建一台支持资源抵扣的GPU服务器。
创建完服务器之后，我们进入到notebook环境，然后通过DSW Gallery快速导入用AI重燃亚运经典。
接下来基本上是按照代码实例，一步步执行即可。
- 首先，我们安装基础依赖并下载元数据；
- 然后，选择适合的算法库，这次平台提供了以下算法，如Restormer、NAFNet、RealESRGAN、SwinIR、HAT、CodeFormer、DDC、DeOldify、Unicolor、LaMa等；
- 接着，我们可以在notebook对算法库进行配置与优化，这包括调整参数、选择适当的硬件加速器等；
- 最后，启动训练任务，并对图像进行推理任务。
三、PAI-DSW图像修复算法效果及性能分析
3.1、算法效果
通过实验，我发现PAI-DSW中利用相关算法之后，在图像修复方面取得了显著成果。
- NAFNet：该算法发表于ECCV2022，可以用于对图像进行去噪，去模糊操作。在修复一些被遮挡或模糊的图像时，表现尤为出色。
- RealESRGAN：该算法发表于ICCV workshop 2021，可以用于对图像超分。该算法通过基础预模型、通过GAN Loss训练的RealESRNet、然后使用动漫数据集微调的模型进行处理。
- CodeFormer：该算法发表于NeurIPS 2022 用于人脸面部增强，并支持使用RealESRGAN进行背景的超分。与传统的面部增强方法相比，该算法具有更强的自适应能力和更高的修复速度。
- DDC、DeOldify：这两个算法是比较经典能够将黑白图像上色，并产生丰富而自然的色彩效果。与传统的上色方法相比，该算法具有更强的自适应能力和更高的上色速度。
3.2、修复过程
通过以上算法效果进行修复之后，我们发现图片还是有一些失真。那么我们接下来需要通过局部上色、划痕清理以及Stable Diffusion WebUI进行微调。以下我附上修复过程的一些截图。
四、附上修复过程的一些错误及另外一组图的修复效果
五、结论
通过本次体验，我们发现PAI-DSW部署大模型算法在图像修复方面具有优异的表现。其提供的算法库不仅功能强大，而且部署简单、运行稳定。此外，PAI-DSW还支持多种硬件加速技术，能够满足不同场景下的性能需求。在未来的人工智能应用中，我们相信PAI-DSW将会发挥越来越重要的作用。
