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-ECCV2024-ECCV2020-Low-Level-Vision - ECCV底层视觉研究论文与代码汇总

ECCVGithub图像处理底层视觉开源项目计算机视觉论文收集

本资源库汇集了ECCV2024和2020年底层视觉领域的论文及代码。涵盖超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪、恢复和增强等多个研究方向。项目提供了便捷的平台，使研究人员和开发者能够快速获取最新成果。此外，仓库还链接了CVPR、ICCV等相关会议论文集，以及底层视觉和AIGC研究组的整理资料。

Video-P2P - 跨注意力控制实现高质量视频内容转换技术

CVPR 2024GithubVideo-P2P人工智能开源项目视频编辑跨注意力控制

Video-P2P是一个发表于CVPR 2024的视频编辑项目，通过跨注意力控制机制实现视频内容的高质量转换。该项目提供快速和稳定两种运行模式，支持物体替换、风格转换等多种编辑场景。项目团队公开了相关数据集和在线演示，为研究人员和开发者提供了实用资源，促进了视频编辑技术的进步。

APISR - 动漫超分辨率技术提升图像视频质量

APISRGithub动漫超分辨率图像增强开源项目深度学习计算机视觉

APISR是一个开源的动漫超分辨率项目，专注于恢复和增强现实世界中低质量的动漫图像和视频。该技术融合了动漫制作流程的特点，能有效处理各种复杂的图像退化情况。项目提供预训练模型、在线演示和训练流程，支持单张图像和视频的超分辨率处理。APISR在真实动漫内容质量提升方面表现出色，为研究者和开发者提供了实用的工具。

Make-Your-Video - 结合文本和深度信息的智能视频生成模型

AI模型GithubMake-Your-Video开源项目深度学习视频生成计算机视觉

Make-Your-Video是一个结合文本和深度信息的视频生成模型。它继承了图像潜在扩散模型的丰富视觉概念，支持长视频推理。该模型可将真实场景和3D建模场景转化为视频，并支持视频重渲染。相比其他方法，Make-Your-Video在视觉质量和动作控制方面表现优异，为视频创作提供了新的可能性。

aura-sr - 基于GAN的真实世界图像超分辨率增强工具

AuraSRGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率

AuraSR是一款基于GAN技术的图像超分辨率工具，专为真实世界图像设计。作为GigaGAN论文的变体，它用于图像条件下的放大。该开源项目基于Torch实现，提供简洁的Python API，支持4倍图像放大，并能减少接缝伪影。AuraSR安装使用便捷，为开发者和研究者提供了强大的图像处理工具，适用于多种需要高质量图像增强的场景。

FLAVR - 创新视频帧插值方法实现快速多帧预测

FLAVRGithub帧率提升开源项目深度学习视频插帧计算机视觉

FLAVR是一种新型视频帧插值方法，无需光流估计即可实现快速多帧预测。该方法采用特殊的编码器-解码器架构，结合时空卷积和通道门控，能有效捕捉复杂运动轨迹并生成高质量高帧率视频。相比现有技术，FLAVR在速度和准确性间取得更好平衡，为视频慢动作和帧率提升等应用提供新选择。

Text-To-Video-Finetuning - 使用Diffusers微调ModelScope的文本生成视频模型，提供安装、配置和训练指南

Diffusion ModelsExponentialMLGithubLoRAModelScopeText-To-Video开源项目

Text-To-Video-Finetuning项目使用Diffusers微调ModelScope的文本生成视频模型，提供详尽的安装、配置和训练指南。主要更新包括LoRA训练、模型格式转换和Torch 2.0支持。项目现已归档，相关资源及支持文件仍可用。建议关注@damo-vilab的新实现，以体验全面的视频扩散微调功能。支持多种模型训练与推断，适用于VRAM限制设备，模块化设计方便定制与扩展。

make-a-video-pytorch - 基于 PyTorch 的最新文本到视频生成器

3D卷积GithubMake-A-VideoMeta AIPytorch开源项目时序注意力

此项目实现了 Meta AI 的 Make-A-Video 在 PyTorch 下的版本，利用伪 3D 卷积和时序注意力技术，显著增强了视频的时序一致性。支持图像和视频帧的处理，并且可轻松适用于 DALL-E2 和 Imagen 等模型。项目提供了完整的安装和使用指南，并支持空间和时间一致性的 Unet 模型。

GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破

3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格

GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。

magvit2-pytorch - MagViT2视频生成和理解模型的PyTorch开源实现

AI模型GithubMagViT2Pytorch实现开源项目视频生成语言模型

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