Fast-SRGAN

基于Pixel Shuffle的SR-GAN实时超分辨率视频放大

Fast-SRGAN 超分辨率像素洗牌预训练模型 Python 3.10 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱，涵盖最新深度学习模型

BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目

KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码，支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂，并附有详细指南，即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新，确保用户体验最新技术进展。

StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架

AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习

StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。

FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架

FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估

FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。

AI-Lossless-Zoomer - 基于Real-ESRGAN模型的图像无损放大工具

AI无损放大GithubReal-ESRGAN图像处理多线程处理开源项目批量处理

AI-Lossless-Zoomer是一个开源的图像放大工具，基于腾讯ARC Lab的Real-ESRGAN模型。该工具支持多线程和批量处理，可自定义输出格式和路径，并提供AI引擎选择功能。它在处理人像和动漫图片时表现出色，能实现高质量的图像放大。适用于Windows 7及以上系统，提供安装版和绿色版两种选择。

video2x - 开源视频和图像超分辨率增强软件

Video2X是一个开源的视频、GIF和图像超分辨率处理软件。它集成了waifu2x、Real-ESRGAN等多种先进算法，能够有效提升媒体质量。Video2X提供图形界面、命令行和Docker容器三种使用方式，支持Windows和Linux平台。除了提高分辨率外，该工具还具备帧率插值功能，可以显著改善视频的流畅度和清晰度。

DemoFusion - 民主化高分辨率图像生成

DemoFusionGithub图像生成开源开源项目生成式人工智能高分辨率

DemoFusion项目致力于通过优化现有开源生成式人工智能（GenAI）模型，普及高分辨率图像生成技术，减少高额资本投资需求。该框架利用渐进式放大、跳过残差和膨胀采样机制，实现高质量图像生成。DemoFusion的渐进生成过程提供中间预览结果，便于用户快速调整和迭代。此项目旨在对抗大公司垄断，让公众无需支付高昂费用即可使用尖端的高分辨率图像生成技术。

gigagan-pytorch - 最新生成对抗网络GigaGAN的实现，优化训练收敛和模型稳定性

AdobeGigaGANGithubLAIONPyTorchStabilityAI开源项目

gigagan-pytorch项目实现了Adobe最新的生成对抗网络GigaGAN，优化了跳层激励和辅助重建损失，以提升训练收敛速度和模型稳定性。项目支持高分辨率上采样器，具备混合精度和多GPU训练功能。适合寻求高效稳定GAN训练的开发者和研究人员。可加入Discord社区，与LAION合作获取更多支持。

fastsdcpu - CPU优化的Stable Diffusion，提高图像生成效率

Adversarial Diffusion DistillationFastSD CPUGithubLatent Consistency ModelsOpenVINOStable Diffusion开源项目

FastSD CPU 是一种基于 Latent Consistency Models 和 Adversarial Diffusion Distillation 的增强型 Stable Diffusion 版本，专为提升 CPU 上的图像生成速度。它提供桌面 GUI、WebUI 和 CLI 接口，兼容 Windows、Linux、Mac 和 Android 系统，支持 256、512、768、1024 分辨率图像，并集成 OpenVINO 加速功能，显著提高推理速度和内存优化。

FouriScale - 无需训练的高分辨率图像合成方法

FouriScaleGithub开源项目扩散模型无需训练频域分析高分辨率图像生成

FouriScale是一种基于频域分析的高分辨率图像生成方法。该技术在预训练扩散模型中引入膨胀技术和低通操作，解决了结构和尺度一致性问题。FouriScale可处理不同宽高比的文本到图像生成任务，平衡图像结构完整性和保真度，实现任意大小、高分辨率、高质量的图像生成。这种方法简单且兼容性强，为超高分辨率图像合成研究提供了新思路。

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。

相关项目

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