SUPIR एक अभूतपूर्व छवि पुनर्स्थापना विधि है जो जनरेटिव प्रायर और मॉडल एक्सटेंशन की शक्ति का उपयोग करती है। मल्टी-मॉडल तकनीक और उन्नत जनरेटिव प्रायर का उपयोग करके, SUPIR ने बुद्धिमान और यथार्थवादी छवि पुनर्स्थापना में महत्वपूर्ण प्रगति की है। SUPIR के भीतर एक प्रमुख उत्प्रेरक के रूप में, मॉडल एक्सटेंशन ने अपनी क्षमताओं को उल्लेखनीय रूप से बढ़ाया है और छवि पुनर्स्थापना की नई संभावनाओं को प्रदर्शित किया है। हमने मॉडल प्रशिक्षण के लिए 20 मिलियन उच्च-रिज़ॉल्यूशन, उच्च-गुणवत्ता वाली छवियों का एक डेटासेट एकत्र किया है, जिसमें प्रत्येक छवि विवरणात्मक पाठ एनोटेशन के साथ है। SUPIR पाठ संकेतों के आधार पर छवियों को पुनर्स्थापित करने में सक्षम है, जिससे इसके अनुप्रयोगों और क्षमता का दायरा बढ़ जाता है। इसके अलावा, हमने धारणा की गुणवत्ता को और बेहतर बनाने के लिए नकारात्मक गुणवत्ता संकेतों को पेश किया है। हमने जनरेटिव पुनर्स्थापना में सामने आने वाली निष्ठा समस्याओं को दबाने के लिए एक पुनर्स्थापना-निर्देशित सैंपलिंग विधि भी विकसित की है। प्रयोगों ने SUPIR के उत्कृष्ट पुनर्स्थापना प्रभाव और पाठ संकेतों के माध्यम से पुनर्स्थापना को नियंत्रित करने की इसकी नई क्षमता को प्रदर्शित किया है।