EvTexture

基于事件数据的视频超分辨率纹理增强

EvTexture 视频超分辨率事件相机纹理增强深度学习 Github 开源项目

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。

Awesome-Super-Resolution - 全面收录超分辨率技术研究资源

GitHubGithub图像处理开源项目深度学习论文列表超分辨率

项目提供了丰富的超分辨率技术资源，包括按年份和主题分类的论文列表、数据集和代码仓库。内容涵盖2014年至2024年的研究成果，包括传统方法、深度学习方法、非深度学习方法以及超分辨率研讨会论文。资源库还收录了超分辨率调查报告，并设有快速导航功能，为研究人员和开发者提供便捷的资源检索体验。

BasicSR - 基于PyTorch的图像视频复原工具箱实现多种先进算法

BasicSRGithubPyTorch图像复原开源项目视频复原超分辨率

BasicSR是基于PyTorch的图像和视频复原工具箱，实现了ESRGAN、BasicVSR等多种先进算法。它支持超分辨率、去噪、去模糊等任务，并提供训练测试指南、数据集准备工具和模型库。该项目为图像复原研究提供了一个功能丰富的开源平台，方便研究人员进行算法开发和性能对比。

StableVideo - 通过文本驱动实现一致性扩散的视频编辑技术

GithubHuggingFaceStableVideodiffusion开源项目文本驱动视频编辑

RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率

GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制

RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。

CCSR - 改善扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性

CCSRGithub图像恢复开源项目扩散模型稳定性超分辨率

CCSR项目专注于提高扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性。项目引入全局标准差(G-STD)和局部标准差(L-STD)两个新指标，用于评估基于扩散的方法在超分辨率结果中的图像级和像素级变化。实验表明，CCSR在真实世界和双三次超分辨率任务中均有优异表现，能够生成更稳定、高质量的图像。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，方便研究人员和开发者使用。

Fast-SRGAN - 基于Pixel Shuffle的SR-GAN实时超分辨率视频放大

Fast-SRGANGithubPython 3.10像素洗牌开源项目超分辨率预训练模型

Fast-SRGAN是一个开源项目，基于SR-GAN架构和Pixel Shuffle技术，旨在实现实时超分辨率视频放大。实验证明，在MacBook M1 Pro GPU上可以达到720p视频的30fps处理速度。项目提供预训练模型并支持自定义训练参数，用户可通过配置文件或命令行参数进行设置并在Tensorboard上监控训练进度。欢迎社区贡献意见和改进。

stable-diffusion-x4-upscaler - 基于稳定扩散技术的AI图像4倍放大模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion上采样人工智能图像生成开源项目机器学习模型

stable-diffusion-x4-upscaler是一个开源的AI图像放大模型,基于稳定扩散技术开发。它可以将图像分辨率提高4倍,同时保持图像质量。该模型支持文本引导,能根据描述优化放大效果。采用潜在扩散模型技术,在1000万张高分辨率图像上训练。适用于图像分辨率提升、艺术创作和图像编辑等领域。

Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型

3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率

Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型，采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像，包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重，并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率，为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。

V-Express - 渐进式训练提升肖像视频生成质量

GithubV-Express开源项目控制信号平衡条件性丢弃渐进式训练肖像视频生成

V-Express项目提出条件性丢弃新方法,实现肖像视频生成的渐进式训练。该方法平衡不同控制信号强度,增强音频等弱信号作用,同时考虑姿态、图像和音频,生成高质量肖像视频。项目优化内存使用,支持长视频生成,提供多种重定向策略,适用不同场景。开源代码和模型可供学术及商业用途,但使用时需遵守相关法规。

Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复

GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复

研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型，通过多头注意力和前馈网络设计，实现了长距离像素交互，适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像和双像素数据）和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布，并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。

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