SwinIR
SwinIR 是一款基于 Swin Transformer 架构的先进图像修复开源项目，由苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）团队研发。它致力于解决图像质量退化问题，能够智能地将模糊、充满噪点或带有压缩瑕疵的图片恢复为清晰高质量的原貌。
具体而言，SwinIR 在多个关键领域达到了业界领先的性能水平：无论是将低分辨率图片进行超分辨率放大（包括轻量级和真实场景下的放大），还是去除黑白及彩色图像中的噪点，亦或是消除 JPEG 格式带来的压缩伪影，它都能提供卓越的修复效果。
这款工具非常适合计算机视觉研究人员、AI 开发者以及需要高质量图像处理方案的设计师使用。对于普通用户，通过其提供的在线演示平台，也能轻松体验强大的图像增强功能而无需编写代码。
SwinIR 的核心技术亮点在于创新性地引入了“移位窗口”（Shifted Window）机制。这一设计不仅保留了 Transformer 模型捕捉长距离依赖关系的强大能力，还显著降低了计算复杂度，使得模型在处理高分辨率图像时更加高效。作为官方提供的 PyTorch 实现，SwinIR 开放了预训练模型和完整代码，并支持在移动端部署，是当前图像复原领域极具参考价值和实用性的基准工具。
使用场景
一家数字档案馆正在对一批 20 年前用早期数码相机拍摄的低分辨率历史照片进行数字化修复，以便在高清电子展屏上展示。
没有 SwinIR 时
- 传统插值算法放大图片后，人物面部和建筑纹理模糊不清，出现明显的锯齿和马赛克。
- 使用早期的深度学习超分模型处理真实世界的复杂噪点时，容易过度平滑，导致皮肤质感像“塑料”一样不自然。
- 旧照片因多次压缩产生的 JPEG 块状伪影严重干扰画面，常规去噪工具无法在去除噪点的同时保留边缘细节。
- 修复过程需要人工反复调整参数并结合多个工具（先去噪再超分），工作流繁琐且效率极低。
使用 SwinIR 后
- 基于 Shifted Window Transformer 架构，SwinIR 能精准重建高频细节，让模糊的历史街景呈现出清晰的砖瓦纹理。
- 针对真实世界退化场景优化的模型，在提升分辨率的同时完美保留了胶片和早期传感器的自然颗粒感，避免虚假的平滑效果。
- 内置的 JPEG 压缩伪影去除功能，一键消除了老旧文件因反复保存产生的色块和网格纹，画面干净通透。
- 单个模型即可同时完成去噪、去压缩伪影和超分辨率任务，将单张照片的修复时间从半小时缩短至几秒钟。
SwinIR 通过单一的端到端模型，以接近人眼视觉的逼真度解决了低质历史影像的高清复原难题，极大提升了数字档案的可用性与观赏价值。
运行环境要求
- 未说明
需要 NVIDIA GPU（基于 PyTorch 实现），具体型号和显存大小未说明，CUDA 版本未说明
未说明
快速开始
SwinIR：基于Swin Transformer的图像修复
Jingyun Liang、Jiezhang Cao、Guolei Sun、Kai Zhang、Luc Van Gool、Radu Timofte
苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室
本仓库是SwinIR的官方PyTorch实现，SwinIR是一种基于移位窗口Transformer的图像修复方法（arxiv、supp、预训练模型、可视化结果）。SwinIR在以下任务中达到了最先进水平：
- 双三次/轻量级/真实世界图像超分辨率
- 灰度/彩色图像去噪
- 灰度/彩色JPEG压缩伪影去除
:rocket: :rocket: :rocket: 新闻：
- 2022年8月16日：新增PlayTorch演示，展示如何在移动设备上运行真实世界图像超分辨率模型
。 - 2022年8月1日：新增彩色图像JPEG压缩伪影去除的预训练模型及结果。
- 2022年6月10日：查看我们在视频修复方面的最新工作 :fire::fire::fire: VRT：一种视频修复Transformer
以及 RVRT：递归视频修复Transformer
用于视频超分辨率、视频去模糊、视频去噪、视频帧插值以及时空视频超分辨率。 - 2021年9月7日：我们提供了一个交互式的在线Colab演示，用于真实世界图像超分辨率
:fire:，可与首个实用退化模型BSRGAN（ICCV2021） 和近期模型RealESRGAN进行对比。快来尝试在Colab上对您自己的图片进行超分辨率处理吧！
| 真实世界图像（×4） | BSRGAN, ICCV2021 | Real-ESRGAN | SwinIR（我们的模型） | SwinIR-Large（我们的模型） |
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- 2021年8月26日: 查看我们在真实世界图像超分辨率方面的工作：实用退化模型BSRGAN，ICCV2021
- 2021年8月26日: 查看我们在图像超分辨率和图像缩放的生成建模方面的工作：基于归一化流的HCFlow，ICCV2021
- 2021年8月26日: 查看我们在盲超分辨率方面的工作：空间变核估计（MANet，ICCV2021） 以及无监督核估计（FKP，CVPR2021）
图像恢复是一个由来已久的低层视觉问题，旨在从低质量图像（例如下采样、噪声和压缩图像）中恢复高质量图像。尽管当前最先进的图像恢复方法基于卷积神经网络，但很少有研究尝试使用在高层视觉任务中表现出色的Transformer模型。本文提出了一种基于Swin Transformer的强大基准模型SwinIR，用于图像恢复。SwinIR由浅层特征提取、深层特征提取和高质量图像重建三部分组成。其中，深层特征提取模块由多个残差Swin Transformer块（RSTB）构成，每个RSTB包含若干Swin Transformer层以及一个残差连接。我们在三个具有代表性的任务上进行了实验：图像超分辨率（包括经典、轻量级和真实场景图像超分辨率）、图像去噪（包括灰度和彩色图像去噪）以及JPEG压缩伪影去除。实验结果表明，SwinIR在不同任务上均优于当前最先进方法，峰值信噪比提升可达0.14~0.45dB，同时总参数量可减少多达67%。
目录
训练
可用于训练和测试的数据集可按如下方式下载：
| 任务 | 训练集 | 测试集 | 可视化结果 |
|---|---|---|---|
| 经典/轻量级图像超分辨率 | DIV2K (800张训练图像) 或 DIV2K +Flickr2K (2650张图像) | Set5 + Set14 + BSD100 + Urban100 + Manga109 下载全部 | 这里 |
| 现实世界图像超分辨率 | SwinIR-M（中等尺寸）：DIV2K (800张训练图像) +Flickr2K (2650张图像) + OST (替代链接, 10324张图像，涵盖天空、水、草地、山脉、建筑、植物、动物) SwinIR-L（大尺寸）：DIV2K + Flickr2K + OST + WED(4744张图像) + FFHQ (前2000张图像，人脸) + Manga109 (漫画) + SCUT-CTW1500 (前100张训练图像，文本) *我们采用来自[BSRGAN, ICCV2021]的开创性实用退化模型 ](https://github.com/cszn/BSRGAN) |
RealSRSet+5images | 这里 |
| 彩色/灰度图像去噪 | DIV2K (800张训练图像) + Flickr2K (2650张图像) + BSD500 (400张用于训练和测试的图像) + WED(4744张图像) *BSD68/BSD100图像未用于训练。 |
灰度：Set12 + BSD68 + Urban100 彩色：CBSD68 + Kodak24 + McMaster + Urban100 下载全部 |
这里 |
| 灰度/彩色JPEG压缩伪影去除 | DIV2K (800张训练图像) + Flickr2K (2650张图像) + BSD500 (400张用于训练和测试的图像) + WED(4744张图像) | 灰度：Classic5 + LIVE1 下载全部 | 这里 |
训练代码位于 KAIR。
测试（无需准备数据集）
为方便起见，我们在 /testsets 中提供了一些示例数据集（约20Mb）。
如果您只需要代码，只需下载 models/network_swinir.py、utils/util_calculate_psnr_ssim.py 和 main_test_swinir.py 即可。
以下命令会自动下载 预训练模型 并将其放置在 model_zoo/swinir 目录下。
SwinIR 的所有可视化结果可在此处下载。
我们还提供了一个针对真实世界图像超分辨率的在线 Colab 演示 ，用于与 首个实用退化模型 BSRGAN（ICCV2021）
我们还提供了一个 PlayTorch 演示 ，用于展示如何在基于 React Native 构建的移动应用中运行 SwinIR 模型，以实现真实世界图像的超分辨率。
# 001 经典图像超分辨率（中等尺寸）
# 注意：--training_patch_size 仅用于区分论文表2中的两种不同设置。图像并非按patch逐块测试。
# （设置1：当模型在DIV2K上训练且 training_patch_size=48时）
python main_test_swinir.py --task classical_sr --scale 2 --training_patch_size 48 --model_path model_zoo/swinir/001_classicalSR_DIV2K_s48w8_SwinIR-M_x2.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X2 --folder_gt testsets/Set5/HR
python main_test_swinir.py --task classical_sr --scale 3 --training_patch_size 48 --model_path model_zoo/swinir/001_classicalSR_DIV2K_s48w8_SwinIR-M_x3.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X3 --folder_gt testsets/Set5/HR
python main_test_swinir.py --task classical_sr --scale 4 --training_patch_size 48 --model_path model_zoo/swinir/001_classicalSR_DIV2K_s48w8_SwinIR-M_x4.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X4 --folder_gt testsets/Set5/HR
python main_test_swinir.py --task classical_sr --scale 8 --training_patch_size 48 --model_path model_zoo/swinir/001_classicalSR_DIV2K_s48w8_SwinIR-M_x8.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X8 --folder_gt testsets/Set5/HR
# （设置2：当模型在DIV2K+Flickr2K上训练且 training_patch_size=64时）
python main_test_swinir.py --task classical_sr --scale 2 --training_patch_size 64 --model_path model_zoo/swinir/001_classicalSR_DF2K_s64w8_SwinIR-M_x2.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X2 --folder_gt testsets/Set5/HR
python main_test_swinir.py --task classical_sr --scale 3 --training_patch_size 64 --model_path model_zoo/swinir/001_classicalSR_DF2K_s64w8_SwinIR-M_x3.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X3 --folder_gt testsets/Set5/HR
python main_test_swinir.py --task classical sr --scale 4 --training_patch_size 64 --model_path model_zoo/swinir/001_classicalSR_DF2K_s64w8_SwinIR-M_x4.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X4 --folder_gt testsets/Set5/HR
python main_test_swinir.py --task classical sr --scale 8 --training_patch_size 64 --model_path model_zoo/swinir/001_classicalSR_DF2K_s64w8_SwinIR-M_x8.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X8 --folder_gt testsets/Set5/HR
# 002 轻量级图像超分辨率（小尺寸）
python main_test_swinir.py --task lightweight_sr --scale 2 --model_path model_zoo/swinir/002_lightweightSR_DIV2K_s64w8_SwinIR-S_x2.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X2 --folder_gt testsets/Set5/HR
python main_test_swinir.py --task lightweight_sr --scale 3 --model_path model_zoo/swinir/002_lightweightSR_DIV2K_s64w8_SwinIR-S_x3.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X3 --folder_gt testsets/Set5/HR
python main_test_swinir.py --task lightweight sr --scale 4 --model_path model_zoo/swinir/002_lightweightSR_DIV2K_s64w8_SwinIR-S_x4.pth --folder_lq testsets/Set5/LR_bicubic/X4 --folder_gt testsets/Set5/HR
# 003 现实世界图像超分辨率（如果内存不足，请使用 --tile 400）
# （中等尺寸）
python main_test_swinir.py --task real_sr --scale 4 --model_path model_zoo/swinir/003_realSR_BSRGAN_DFO_s64w8_SwinIR-M_x4_GAN.pth --folder_lq testsets/RealSRSet+5images --tile
# （更大尺寸 + 在更多数据集上训练）
python main_test_swinir.py --task real_sr --scale 4 --large_model --model_path model_zoo/swinir/003_realSR_BSRGAN_DFOWMFC_s64w8_SwinIR-L_x4_GAN.pth --folder_lq testsets/RealSRSet+5images
# 004 灰度图像去噪（中等尺寸）
python main_test_swinir.py --task gray_dn --noise 15 --model_path model_zoo/swinir/004_grayDN_DFWB_s128w8_SwinIR-M_noise15.pth --folder_gt testsets/Set12
python main_test_swinir.py --task gray_dn --noise 25 --model_path model_zoo/swinir/004_grayDN_DFWB_s128w8_SwinIR-M_noise25.pth --folder_gt testsets/Set12
python main_test_swinir.py --task gray_dn --noise 50 --model_path model_zoo/swinir/004_grayDN_DFWB_s128w8_SwinIR-M_noise50.pth --folder_gt testsets/Set12
# 005 彩色图像去噪（中等尺寸）
python main_test_swinir.py --task color_dn --noise 15 --model_path model_zoo/swinir/005_colorDN_DFWB_s128w8_SwinIR-M_noise15.pth --folder_gt testsets/McMaster
python main_test_swinir.py --task color_dn --noise 25 --model_path model_zoo/swinir/005_colorDN_DFWB_s128w8_SwinIR-M_noise25.pth --folder_gt testsets/McMaster
python main_test_swinir.py --task color_dn --noise 50 --model_path model_zoo/swinir/005_colorDN_DFWB_s128w8_SwinIR-M_noise50.pth --folder_gt testsets/McMaster
# 006 JPEG压缩伪影去除（中等尺寸，由于JPEG编码使用8x8块，因此使用window_size=7）
# 灰度
python main_test_swinir.py --task jpeg_car --jpeg 10 --model_path model_zoo/swinir/006_CAR_DFWB_s126w7_SwinIR-M_jpeg10.pth --folder_gt testsets/classic5
python main_test_swinir.py --task jpeg_car --jpeg 20 --model_path model_zoo/swinir/006_CAR_DFWB_s126w7_SwinIR-M_jpeg20.pth --folder_gt testsets/classic5
python main_test_swinir.py --task jpeg_car --jpeg 30 --model_path model_zoo/swinir/006_CAR_DFWB_s126w7_SwinIR-M_jpeg30.pth --folder_gt testsets/classic5
python main_test_swinir.py --task jpeg_car --jpeg 40 --model_path model_zoo/swinir/006_CAR_DFWB_s126w7_SwinIR-M_jpeg40.pth --folder_gt testsets/classic5
# 彩色
python main_test_swinir.py --task color_jpeg_car --jpeg 10 --model_path model_zoo/swinir/006_colorCAR_DFWB_s126w7_SwinIR-M_jpeg10.pth --folder_gt testsets/LIVE1
python main_test_swinir.py --task color_jpeg_car --jpeg 20 --model_path model_zoo/swinir/006_colorCAR_DFWB_s126w7_SwinIR-M_jpeg20.pth --folder_gt testsets/LIVE1
python main_test_swinir.py --task color_jpeg_car --jpeg 30 --model_path model_zoo/swinir/006_colorCAR_DFWB_s126w7_SwinIR-M_jpeg30.pth --folder_gt testsets/LIVE1
python main_test_swinir.py --task color_jpeg_car --jpeg 40 --model_path model_zoo/swinir/006_colorCAR_DFWB_s126w7_SwinIR-M_jpeg40.pth --folder_gt testsets/LIVE1
结果
我们在经典/轻量级/现实世界图像超分辨率、灰度/彩色图像去噪以及JPEG压缩伪影去除任务上均取得了当前最优性能。详细结果请参阅论文。SwinIR的所有可视化结果可在此处下载：链接。
经典图像超分辨率（点击展开）
- SwinIR与代表性CNN模型RCAN在经典图像超分辨率（X4）任务中的更详细对比
| 方法 | 训练集 | 训练时间 (8个GeForce RTX 2080 Ti batch=32, iter=50万) |
Manga109上的Y-PSNR/Y-SSIM | 运行时间 (1个GeForce RTX 2080 Ti, 处理256x256低分辨率图像)* |
参数量 | FLOPs | 测试内存 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RCAN | DIV2K | 1.6天 | 31.22/0.9173 | 0.180秒 | 15.6M | 850.6G | 593.1M |
| SwinIR | DIV2K | 1.8天 | 31.67/0.9226 | 0.539秒 | 11.9M | 788.6G | 986.8M |
* 我们在GPU空闲时重新测试了运行时间。评估代码参考此处。
- DIV2K验证集（100张图像）的结果
| 训练集 | 缩放因子 | PSNR (RGB) | PSNR (Y) | SSIM (RGB) | SSIM (Y) |
|---|---|---|---|---|---|
| DIV2K (800张) | 2 | 35.25 | 36.77 | 0.9423 | 0.9500 |
| DIV2K+Flickr2K (2650张) | 2 | 35.34 | 36.86 | 0.9430 | 0.9507 |
| DIV2K (800张) | 3 | 31.50 | 32.97 | 0.8832 | 0.8965 |
| DIV2K+Flickr2K (2650张) | 3 | 31.63 | 33.10 | 0.8854 | 0.8985 |
| DIV2K (800张) | 4 | 29.48 | 30.94 | 0.8311 | 0.8492 |
| DIV2K+Flickr2K (2650张) | 4 | 29.63 | 31.08 | 0.8347 | 0.8523 |
轻量级图像超分辨率
现实世界图像超分辨率
灰度图像去噪
彩色图像去噪
JPEG压缩伪影去除
针对灰度图像
针对彩色图像
| 训练集 | 质量因子 | PSNR (RGB) | PSNR-B (RGB) | SSIM (RGB) |
|---|---|---|---|---|
| LIVE1 | 10 | 28.06 | 27.76 | 0.8089 |
| LIVE1 | 20 | 30.45 | 29.97 | 0.8741 |
| LIVE1 | 30 | 31.82 | 31.24 | 0.9018 |
| LIVE1 | 40 | 32.75 | 32.12 | 0.9174 |
引用
@article{liang2021swinir,
title={SwinIR: 使用Swin Transformer进行图像恢复},
author={Liang, Jingyun and Cao, Jiezhang and Sun, Guolei and Zhang, Kai and Van Gool, Luc and Timofte, Radu},
journal={arXiv预印本 arXiv:2108.10257},
year={2021}
}
许可与致谢
本项目采用Apache 2.0许可证发布。代码基于Swin Transformer和KAIR。请一并遵守它们的许可证。感谢他们的杰出工作。
版本历史
v0.02021/08/26常见问题
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