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。

CogVideo - 开源视频生成模型，支持高效单GPU推理

CogVideoXGithubICLR'23开源项目文本到视频视频生成

CogVideoX和CogVideo通过大规模预训练模型和3D因果VAE技术，实现高质量的文本到视频生成。CogVideoX-2B可在单个3090 GPU上进行推理，生成效果几乎无损。提供详尽的快速入门指南、模型结构介绍和使用案例。探索CogVideoX和CogVideo在Huggingface、WeChat、Discord等平台上的应用，获取更多技术细节和更新。

efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测

EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉

EfficientViT是一种新型ViT模型，专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块，通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型，在性能和效率间达到平衡，适合GPU部署和TensorRT优化。

controlnet-tile-sdxl-1.0 - ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索

ControlNet Tile SDXLGithubHuggingface人工智能图像去模糊图像超分辨率开源项目模型生成式图像处理

该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines，支持多种比率和倍数的放大，简化了操作过程，并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例，可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像，提高细节再现能力。

RealScaler - 开源AI驱动的图像视频超分辨率工具

AI绘图GithubRealScaler图像增强开源项目深度学习视频优化

RealScaler是基于RealESRGAN技术的开源Windows应用，专注于图片和视频的超分辨率处理。它提供直观的用户界面，支持多种AI模型和文件格式，具备自动图像分割合并、多GPU支持等功能。该工具可同时处理多个文件，并支持原始与放大图像间的插值。RealScaler持续优化，旨在提供高效、高质量的图像和视频增强体验。

VITON-HD - 实现高分辨率虚拟试衣的新方法

GithubVITON-HD图像合成开源项目深度学习虚拟试衣高分辨率

VITON-HD是一个创新的虚拟试衣项目，能够生成1024x768高分辨率的虚拟试衣图像。该项目通过ALIAS归一化和生成器技术解决了高分辨率下的图像错位问题，同时保留了输入图像的细节。与现有方法相比，VITON-HD在合成图像质量方面有明显提升，为虚拟试衣技术的发展提供了新的研究方向。

FeatUp - 提升任意模型特征空间分辨率的框架

FeatUpGithubICLR 2024分辨率提升开源项目模型无关框架特征上采样

FeatUp是一个模型无关的特征提升框架，可将任意模型的特征空间分辨率提高16-32倍，同时保持语义一致性。该框架支持DINO、CLIP和ResNet50等多种预训练模型，适用于图像分割、目标检测等视觉任务。FeatUp提供简洁的API接口和开源代码，为计算机视觉研究和应用开辟了新途径。

ProPainter - 创新视频修复技术提升传播和变换器效果

GithubICCV 2023ProPainter开源项目深度学习视频修复计算机视觉

ProPainter是一个开源的视频修复项目,通过改进传播和变换器技术提高修复质量。它支持对象移除和视频补全,可处理高分辨率视频,并提供内存高效的推理。该项目开放了源代码和预训练模型,还提供在线演示。ProPainter在视频修复领域取得了显著进展,为相关研究和应用提供了有力支持。

mpv-upscale-2x_animejanai - 实时动漫视频超分辨率增强工具

AI增强GithubONNX模型Real-ESRGANmpv开源项目视频上采样

mpv-upscale-2x_animejanai是一个基于mpv播放器的动漫视频实时超分辨率工具。它采用2x_AnimeJaNai模型，可将1080p内容实时提升至4K分辨率。该工具兼容NVIDIA、AMD和Intel Arc显卡，提供多种预设配置以平衡性能和画质，同时支持自定义设置。除了提高视频清晰度，它还能修复缩放和模糊问题，使动漫画面呈现出近似原生4K的效果。该工具集成了多种2x_AnimeJaNai模型，包括针对HD和SD动漫源的特定优化版本。用户可根据硬件性能选择不同的处理模式，实现从性能到画质的灵活平衡。此外，该项目还提供了一个配置编辑器，方便用户进行个性化调整。

shape-of-motion - 从单个视频实现4D场景重建的前沿技术

4D重建GithubShape of Motion单视频重建开源项目深度学习计算机视觉

Shape of Motion项目展示了一种新型4D重建方法，可从单个视频重建动态3D场景。该项目结合深度学习和计算机视觉技术，实现运动物体的精确重建。项目包含完整工作流程，涵盖预处理、模型训练和性能评估。研究团队公开了源代码和数据集，为计算机视觉领域提供了有价值的研究资源。这一技术可能在计算机图形学、增强现实等方面带来应用突破。

CogVideoX-5b-I2V - 开源图像到视频生成模型支持多种精度和量化推理

AI模型CogVideoXGithubHuggingface图像到视频开源项目模型深度学习视频生成

CogVideoX-5b-I2V是一个开源的图像到视频生成模型，参数规模为5B。该模型可生成6秒长、8帧/秒、720x480分辨率的视频，支持多种精度和量化推理。通过diffusers库可快速部署，单GPU运行时内存占用较低。模型提供量化推理功能，适用于小内存GPU，并可通过torch.compile加速。

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