SUPIRは、生成事前知識とモデル拡張の力を活用した、画期的な画像修復手法です。多様なモダリティ技術と高度な生成事前知識により、SUPIRはインテリジェントでリアルな画像修復において大きな進歩を遂げました。SUPIRにおける重要な推進力として、モデル拡張は能力を著しく向上させ、画像修復の可能性を大きく広げます。2000万枚の高解像度・高品質画像を含むデータセットを収集し、各画像に記述的なテキスト注釈を付与してモデルを訓練しました。SUPIRはテキストプロンプトに基づいて画像を修復でき、その応用範囲と可能性を広げます。さらに、知覚品質のさらなる向上を目指し、ネガティブな品質プロンプトを導入しました。また、生成修復における忠実度問題の抑制を目的とした修復ガイド付きサンプリング手法も開発しました。実験により、SUPIRの優れた修復効果と、テキストプロンプトによる修復操作の新機能が実証されました。