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common_metrics_on_video_quality

多指标视频质量评估工具包

这是一个开源项目,提供了计算FVD、SSIM、LPIPS和PSNR等多种视频质量评估指标的工具包。支持灰度和RGB视频格式,适用于生成模型和预测模型的视频质量评估。项目在Ubuntu系统上运行稳定,并提供了详细的使用说明和注意事项。研究人员和开发者可以利用此工具包进行便捷的视频质量分析。

ShareGPT4Video - 通过字幕提高视频理解和生成
AI模型GithubShareGPT4Video开源项目视频字幕视频理解视频生成
ShareGPT4Video项目通过应用高精度字幕显著提升视频理解与生成的效果。该项目提供功能强大的文本至视频模型,支持多种视频时长和分辨率,并设有两种优化效率与质量的推断模式。该项目的目标是通过高质量视频字幕数据集改善文本到视频的转换效果,从而提升大型视频语言模型的理解能力。
deffcode - 基于FFmpeg的跨平台视频帧解码处理库
DeFFcodeFFmpegGithubPython开源项目视频帧解码跨平台
DeFFcode是一个基于FFmpeg的跨平台视频帧解码库。它可实时生成低延迟的视频帧,支持多种输入源,提供对底层管道的完整控制,并保持与OpenCV兼容的编码语法。DeFFcode支持GPU加速、关键帧提取和元数据提取等功能,适用于计算机视觉应用开发。
gpupixel - 跨平台高性能图像与视频滤镜库,轻松集成
GPUPixelGithub实时滤镜开源项目视频处理跨平台高性能
GPUPixel是一个实时高性能图像和视频滤镜库,基于OpenGL/ES开发,支持iOS、Android、Mac、Windows和Linux平台。采用C++11编写,内置商用级美颜滤镜。GPUPixel体积小巧,易于编译和集成,适合需要跨平台滤镜功能的开发者。
NISQA - 多维度语音质量评估和自然度预测深度学习工具
GithubNISQA开源项目自然语言合成训练语音样本语音质量预测
NISQA是一个先进的深度学习工具,专注于多维度语音质量评估,包括噪声、色彩度、断续和响度等特质。最新版本NISQA v2.0增强了预测精度,并支持模型训练与微调。NISQA-TTS专为评估文本到语音系统生成语音的自然度而设计。项目库含14,000多个语音样本,适用于广泛的训练和评估任务。
digital_video_introduction - 通俗易懂的数字视频技术入门指南
Github压缩帧类型开源项目编码色彩模型视频技术
本教程通过简洁易懂的语言和丰富的视觉元素,介绍数字视频技术的核心概念。涵盖基础术语、冗余去除、编解码器原理和在线流媒体等主题,并提供实践环节。适合视频技术初学者,无需专业背景即可轻松掌握。
mmcv - OpenMMLab开源计算机视觉基础库
GithubMMCVOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习计算机视觉
MMCV是一个开源的计算机视觉基础库,提供图像和视频处理、数据转换、CNN架构等功能。支持多平台,包括Linux、Windows和macOS。库中包含高质量的CPU和CUDA操作实现,并提供完整版和精简版两种安装选项。MMCV需要Python 3.7+环境,与PyTorch深度学习框架兼容。
depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用
DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目
这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序,支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例(包括QT GUI界面和命令行模式),用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型,并可通过Docker运行,适用于开发者和机器学习爱好者。
VideoCrafter - 突破数据限制的开源视频生成与编辑工具
AI模型GithubVideoCrafter2图像转视频开源项目文本转视频视频生成
VideoCrafter2是一个开源的视频生成和编辑工具,致力于克服数据限制,提高视频扩散模型质量。它支持文本到视频和图像到视频的生成,在有限数据条件下实现了更好的动态效果和概念组合。该工具提供高分辨率输出和更高的一致性,为研究人员和创作者提供了实用的视频内容制作方案。
dice - 数字图像相关工具,适用于全场位移和应变计算
DICeGithubLinuxMac OSWindows开源项目数字图像相关
DICe是一款开源的数字图像相关工具,可计算全场位移和应变,并进行刚体运动跟踪。支持Windows、Linux、Mac等操作系统,并可在高性能计算平台上有效运行。DICe支持任意形状子集和简化全球DIC方法,具备命令行和基础GUI界面。通过定制库接口或源代码集成使用DICe,并可根据教程启用高级功能。详情及安装包获取请访问DICe官方页面。
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