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APISR

动漫超分辨率技术提升图像视频质量

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。

ComfyUI-APISR - 动漫图像视频超分辨率增强插件
AI放大APISRComfyUIGithub动漫图像开源项目超分辨率
ComfyUI-APISR是基于APISR模型的非官方实现,专为动漫图像和视频超分辨率处理设计。此插件提供2x和4x两种模型,支持GPU和CPU运算,可处理图像和视频。项目以高速度和优质效果为特点,提供批处理和逐帧处理两种模式,适应不同显存需求。通过简单的节点操作,ComfyUI-APISR实现动漫作品的画质提升,是ComfyUI平台上便捷的动漫超分辨率工具。
AnimeSR - 针对动画视频的高质量超分辨率模型
AnimeSRGithub动画视频开源项目深度学习神经网络超分辨率
AnimeSR是一个专为动画视频设计的超分辨率模型。该项目采用创新技术学习真实世界的动画视频超分辨率,有效提升视频清晰度和质量。AnimeSR提供预训练模型、推理脚本和训练代码,可处理单帧图像和视频。该模型在保持动画风格的同时,能实现更自然的纹理和背景恢复,并减少伪影。项目还发布了AVC数据集用于模型训练和测试。
Real-ESRGAN - 开源AI图像超分辨率增强项目
AI模型GithubReal-ESRGAN图像修复开源项目超分辨率
Real-ESRGAN是一个开源的AI图像超分辨率增强项目。该项目采用纯合成数据训练,可提升各类图像和视频质量。Real-ESRGAN提供多个预训练模型,适用于通用、动漫、人脸等场景,支持4倍及以上放大。项目包含Python脚本和便携式可执行文件,方便快速使用。此外,Real-ESRGAN开放训练代码,允许在自定义数据集上进行微调。
AI HD Anime - AI动漫图像高清增强工具
AI HD AnimeAI工具APISR技术动漫图片处理图像超分辨率在线转换
AI HD Anime是一款专业的动漫图像清晰度提升工具,采用先进的APISR技术。该在线平台为动漫爱好者提供免费、快速的高清图像转换服务,支持实时处理。用户无需注册,即可轻松体验精细画质,重现经典动漫瞬间。AI HD Anime能有效提升动漫画面清晰度,让用户轻松体验高品质动漫视觉效果。
Anime4K - 开源实时动漫画质优化算法
Anime4KGithub动画upscaling实时处理开源算法开源项目高质量
Anime4K是一套开源的实时动漫画质优化算法,专为1080p动漫设计。它能在实时播放中将画面上采样至4K分辨率,效果超越waifu2x。项目包含多种算法和着色器,如CNN上采样、去模糊和降噪等,可根据不同动漫和个人需求自定义。Anime4K致力于保留原始内容,为观众提供更多选择。该算法可在Windows、Linux和Mac等多个平台上实现。
AISP - 深度学习应用于低级别计算机视觉与成像技术
AI Image Signal ProcessingComputational PhotographyGithubRAW图像处理图像增强多镜头散景效果开源项目
AISP项目聚焦于低级别计算机视觉和成像的深度学习应用,涵盖RAW图像处理、RAW重建与合成、学习型图像信号处理(ISP)、图像增强与恢复(如去噪和去模糊),以及多镜头散景效果渲染。项目亮点包括高效的散景效果渲染、适用于智能手机的实时感知图像增强、结合模型和数据驱动的ISP设计,以及AIM 2022 RAW重建挑战的解决方案。该项目定期更新,保持领域的前沿进展。
Anime4KCPP - 开源动漫图像超分辨率处理工具
Anime4KCPPGithub图像超分辨率开源项目深度学习跨平台
Anime4KCPP是一个开源的动漫图像超分辨率处理工具,采用CNN算法实现高效处理。该项目支持多平台运行和GPU加速,提供命令行和图形用户界面。功能包括图像和视频处理、多种滤镜支持等。Anime4KCPP可用于提高动漫图像清晰度,适合图像处理爱好者和专业人士使用。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术,结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像,并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明,便于研究和应用。此外,项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南,以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存,并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法
GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率
iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。
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。
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