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EvTexture

基于事件数据的视频超分辨率纹理增强

EvTexture是一种新型视频超分辨率技术,利用事件相机数据增强视频纹理细节。该项目发表于ICML 2024,提供PyTorch实现、预训练模型和测试数据集。在Vid4和REDS4等测试集上,EvTexture实现了4倍超分辨率的最佳性能,推动了高质量视频增强研究的发展。

VSGAN - VapourSynth超分辨率和图像修复模块
GithubPyTorchVSGANVapourSynth图像处理开源项目超分辨率
VSGAN是一个为VapourSynth开发的超分辨率和图像修复处理模块,基于PyTorch实现。该模块利用深度学习技术,提供视频和图像的高质量超分辨率和修复功能。VSGAN兼容Python 3.7+和VapourSynth R55+版本,在GitHub上开源并提供详细文档。这个持续更新的项目为视频处理爱好者和专业人士提供了强大的图像增强工具。
edsr-base - 轻量级单图像超分辨率深度残差网络
DIV2KEDSRGithubHuggingface图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
EDSR-base是一种轻量级单图像超分辨率深度学习模型,基于增强型深度残差网络架构。该模型在DIV2K数据集上预训练,支持2倍、3倍和4倍图像放大。与原始EDSR相比,EDSR-base采用16个残差块和64个通道,模型大小约5MB。在多个基准数据集上,其PSNR和SSIM指标均优于双三次插值。研究者可通过super-image库使用该模型进行图像放大实验。
AnimeSR - 针对动画视频的高质量超分辨率模型
AnimeSRGithub动画视频开源项目深度学习神经网络超分辨率
AnimeSR是一个专为动画视频设计的超分辨率模型。该项目采用创新技术学习真实世界的动画视频超分辨率,有效提升视频清晰度和质量。AnimeSR提供预训练模型、推理脚本和训练代码,可处理单帧图像和视频。该模型在保持动画风格的同时,能实现更自然的纹理和背景恢复,并减少伪影。项目还发布了AVC数据集用于模型训练和测试。
swin2SR-realworld-sr-x4-64-bsrgan-psnr - 基于SwinV2的实景图像4倍超分辨率模型
GithubHuggingfaceSwin2SR图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
Swin2SR是一款图像超分辨率模型,支持图像4倍放大。该模型由Conde等人开发,基于SwinV2 Transformer架构,专注于解决实际场景中的图像超分辨率问题,可有效处理压缩图像的放大和修复。模型提供完整的官方文档支持。
VideoTetris - 创新视频生成技术 实现复杂语义精确组合
GithubVideoTetris开源项目文本到视频生成时空组合扩散组合式生成长视频生成
VideoTetris是一个视频生成框架,采用时空组合扩散技术实现复杂文本语义的精确表达。通过操控去噪网络的注意力图,在空间和时间维度上控制视频生成。项目提出了视频数据预处理方法,提升了训练数据的动态性和提示理解能力。VideoTetris可生成10秒至2分钟或更长的视频,为复杂场景视频生成提供了新方案。
Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler - 基于ControlNet的Flux.1-dev兼容图像超分辨率模型
ControlNetGithubHuggingface人工智能图像增强图像处理图像超分辨率开源项目模型
Jasper研究团队开发的Flux.1-dev ControlNet超分辨率模型,专门处理低分辨率图像。采用合成复杂数据降质方案训练,可将图像分辨率提升4倍。基于diffusers库实现,支持高斯噪声、泊松噪声、图像模糊和JPEG压缩等多种图像降质处理。该模型与Flux.1-dev完全兼容,提供高质量的图像超分辨率功能。
Tune-A-Video - 图像扩散模型微调实现高质量文本到视频转换
GithubTune-A-Video人工智能开源项目扩散模型文本生成视频计算机视觉
Tune-A-Video项目通过微调预训练的文本到图像扩散模型,实现高质量文本到视频生成。该方法仅需一个视频-文本对作为输入,即可快速适应新的视频生成任务。支持Stable Diffusion等多种预训练模型,能生成多样化风格的视频内容。项目开源代码实现,提供在线演示和预训练模型,为研究和开发提供便捷的文本到视频生成工具。
UltraHighDefinition - 多场景通用的细致图像生成模型
AI生成GithubHuggingfaceLEOSAMsFilmGirlUltraLiberteRedmond图像生成开源项目模型稳定扩散
UltraHighDefinition项目结合了FilmGirlUltra和LiberteRedmond的图像特性,旨在生成细节丰富且多功能的高分辨率图像。该模型能为多种场景提供细致的视觉效果,包括电影风、幻想艺术和高对比度肖像等。通过生成大量样本,它展示了丰富的视觉组合和创意可能性,适用于摄影和艺术创作。
RobustVideoMatting - 实现实时且高分辨率的视频抠图技术
GithubPyTorchRVMRobust Video Matting实时性能开源项目热门视频抠图
RobustVideoMatting(RVM)是针对视频中人物进行抠图的专利技术,采用循环神经网络结构优化视频帧的时序处理,无需额外输入即可实现实时抠图。该项目支持4K 76FPS和HD 104FPS的实时处理速度,可广泛应用于各种视频编辑和增强场景。
video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破
GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成
video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构,将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好,为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。
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