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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。

HAT - 激活更多像素的图像超分辨率转换器
GithubHATTransformer图像超分辨率开源项目深度学习计算机视觉
HAT是一个开源的图像超分辨率项目,采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平,参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型,能够处理各种图像重建任务。
enhancr - 基于AI的多功能视频增强软件
GithubTensorRTenhancr人工智能图形用户界面开源项目视频增强
enhancr是一款开源的视频增强软件,集成了AI驱动的帧插值和超分辨率功能。它支持NVIDIA TensorRT和NCNN推理引擎,兼容NVIDIA、AMD和Apple Silicon等多种GPU。软件提供图形界面,具备实时预览、批量处理和自定义模型等特性,可满足不同用户的视频增强需求。
Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复
GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复
研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型,通过多头注意力和前馈网络设计,实现了长距离像素交互,适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊(单图像和双像素数据)和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布,并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。
VSGAN - VapourSynth超分辨率和图像修复模块
GithubPyTorchVSGANVapourSynth图像处理开源项目超分辨率
VSGAN是一个为VapourSynth开发的超分辨率和图像修复处理模块,基于PyTorch实现。该模块利用深度学习技术,提供视频和图像的高质量超分辨率和修复功能。VSGAN兼容Python 3.7+和VapourSynth R55+版本,在GitHub上开源并提供详细文档。这个持续更新的项目为视频处理爱好者和专业人士提供了强大的图像增强工具。
Upscalepics - 通过AI技术提高图像的清晰度和分辨率
AI图像增强AI工具Upscalepics图像分辨率超分辨率
Upscalepics是一款工具,专注于提升图像分辨率和品质,适合摄影师和设计师使用。通过现代机器学习技术,能够在不损失图像内容的前提下提升清晰度,支持多种图片格式。
ProPainter - 创新视频修复技术提升传播和变换器效果
GithubICCV 2023ProPainter开源项目深度学习视频修复计算机视觉
ProPainter是一个开源的视频修复项目,通过改进传播和变换器技术提高修复质量。它支持对象移除和视频补全,可处理高分辨率视频,并提供内存高效的推理。该项目开放了源代码和预训练模型,还提供在线演示。ProPainter在视频修复领域取得了显著进展,为相关研究和应用提供了有力支持。
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。
Waifu2x-GUI - 多功能动漫风格媒体放大和优化工具
AI增强GithubWaifu2x GUI动画风格图像放大开源项目视频处理
Waifu2x-GUI整合了多种先进算法,用于处理动漫风格的图像、GIF和视频。提供放大、降噪、特效应用等功能,支持批量处理和自定义设置。软件界面直观,适合各层次用户使用,并具备自动更新功能。
ACG2vec - 基于动漫和漫画的高级深度学习项目
ACG2vecGithub图片搜索开源项目插画评分文本搜索深度学习
本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究,包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等,适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub,并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型,用户可以在线体验这些前沿技术,提升二次元内容处理的效率。
Scenimefy - 半监督图像翻译实现真实风景到动漫场景的转换
GithubScenimefy人工智能动漫场景生成半监督学习图像翻译开源项目
Scenimefy项目开发了一种半监督图像翻译方法,可将真实风景照片转换为动漫场景。该方法结合了StyleGAN生成的伪配对数据集和无监督学习技术,解决了动漫数据集稀缺的问题。项目同时发布了一个包含5,958张新海诚风格动漫场景的数据集,为相关研究提供了重要资源。
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