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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。

HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术
GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据
HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用,旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程,为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据,并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点,有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画,为该领域的进步贡献力量。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术
GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测
SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测,得到ICCV 2023的认可,并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化,实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA,表现卓越。
stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型,可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术,生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色,主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制,但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途,不适用于生成事实性或真实性内容。
FabricDiffusion - 基于2D图像的高质量纹理无缝转移至3D服装
3D服装生成AI工具FabricDiffusion生成模型纹理传输高保真
FabricDiffusion可从2D服装图像中提取高质量纹理,并将其无失真地应用于各种形状的3D服装。通过去除输入纹理中的扭曲,该模型生成平面纹理图,并在各种光照条件下实现真实服装效果。经过合成数据训练,这种方法在真实世界应用中展现出优于现有技术的显著性能。
stable-diffusion-videos - 使用Stable Diffusion生成和编辑高质量视频的介绍
Githubstable-diffusion-videos使用方法安装开源项目视频制作音乐视频
本项目详细介绍了如何使用Stable Diffusion技术制作和编辑视频,支持在Colab环境中快速生成,并能添加音乐同步节奏。针对不同设备,项目提供多种数据类型支持,并具备简易操作界面和Real-ESRGAN超分辨率处理功能,显著提升画质,满足视频制作者的多样需求。
Retinexformer - Retinexformer:高效低光照图像增强工具,支持15个基准测试和超高分辨率
GithubICCV 2023NTIRE 2024Retinexformer低光照图像增强开源项目高分辨率图像
Retinexformer是一个低光照图像增强项目,支持超过15个基准测试和超高分辨率图像(最高4000x6000)。该项目在NTIRE 2024挑战中获得第二名,提供代码、预训练模型和训练日志。Retinexformer框架支持分布式数据并行和混合精度训练,自适应分割测试策略显著提升模型性能。
DreamlikePhotoReal2 - 高细节增强的超现实图像生成模型
AI绘图Dreamlike PhotoRealGithubHuggingface开源项目模型稳定扩散视觉效果高细节
Dreamlike PhotoReal 2模型通过集成840K VAE进行优化,突出细节。该项目结合稳定扩散与文本转图像技术,使其有能力生成高细节和照片级逼真的图像,如乡间别墅的少女或东京街头的时尚女性。该模型专为需要更高精度图像生成的艺术与设计工作者设计,兼容diffusers库。
InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展
GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集
InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型,提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本,以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法,在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新,提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据,为研究和开发提供有力支持。
UPR-Net - 创新的轻量级视频帧插值网络
GithubUPR-Net光流估计开源项目深度学习视频插帧金字塔递归网络
UPR-Net是一种创新的统一金字塔递归网络,用于视频帧插值。该网络采用轻量级递归模块进行双向光流估计和中间帧合成,通过金字塔框架实现迭代细化。尽管参数量仅为1.7M,UPR-Net在多个基准测试中表现出色,特别是在大运动场景下效果显著。项目提供完整的模型训练、测试和评估实现,包括在Vimeo90K、UCF101、SNU-FILM和4K1000FPS等数据集上的评估结果。
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