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

UpscalerJS - 使用JavaScript和AI提升图像分辨率和质量

AI图像增强GithubUpscalerJS开放源码开源项目浏览器兼容预训练模型

UpscalerJS是一个开源项目，使用预训练模型提升图像分辨率、去噪和润饰。支持浏览器和Node环境，适用于桌面、平板和手机设备。提供简洁的API和详尽的文档及示例，允许自定义模型以实现个性化图像增强。

control_v11f1e_sd15_tile - 基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型模型深度学习

control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合，该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理，还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像，为数字图像处理提供了新的解决方案。

Hyper-SD - 快速生成高质量图像的扩散模型加速技术

ControlNetGithubHuggingfaceHyper-SDLoRASDXLtext-to-image开源项目模型

Hyper-SD是一种扩散模型加速技术,通过1到8步的快速推理生成高质量图像。该技术提供适用于FLUX.1-dev、SD3、SDXL和SD1.5等基础模型的LoRA和UNet检查点,并与ControlNet等技术兼容。Hyper-SD可应用于文本生成图像、涂鸦生成等多种场景,为AI图像创作提供高效便捷的解决方案。

AOT-GAN-for-Inpainting - 基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术

AOT-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率

AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型，旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术，分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式，而SoftGAN则通过改进判别器训练，提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。

TripoSR - 高效单图3D重建开源工具

3D重建GithubTripoSR人工智能单图重建开源模型开源项目

TripoSR是Tripo AI和Stability AI合作开发的开源3D重建模型，基于大型重建模型(LRM)原理，能从单张图像快速生成3D模型。在NVIDIA A100 GPU上，处理时间不到0.5秒。该模型在多个公共数据集上表现出色，为3D内容创作和研究提供了高效工具。

JGAN - Jittor框架上27种GAN模型的实现与加速对比

GANGithubJittorPyTorch人工智能开源项目深度学习

JGAN项目在Jittor深度学习框架上实现了27种经典生成对抗网络(GAN)模型,包括ACGAN、CycleGAN和DCGAN等。相比PyTorch,这些模型平均加速185%,最高达283%。项目提供详细使用说明和性能对比数据,为GAN研究和应用开发提供全面的模型库支持。

gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目

GithubPyTorchgpt-fast开源项目性能优化文本生成模型量化

gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。

rcg - RCG框架实现突破性无条件图像生成性能

GithubPyTorchRCG图像生成开源项目神经网络自监督学习

RCG是一种创新的自监督图像生成框架，在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现，包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具，便于研究人员复现和拓展相关工作。

sige - 提升图像编辑效率的空间增量生成引擎

GithubSIGE卷积优化图像编辑开源项目深度学习生成模型

SIGE是一种空间增量生成引擎，通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟，同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显，在NeurIPS 2022发表，并开源了代码和基准数据集。

EvTexture - 基于事件数据的视频超分辨率纹理增强

EvTextureGithub事件相机开源项目深度学习纹理增强视频超分辨率

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。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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