ccma

创新的2D/3D路径平滑算法

CCMA是一种创新的2D/3D路径平滑算法，解决了传统移动平均滤波器的内弯问题。这种无模型方法采用对称滤波，提供多种内核和边界处理选项。相比样条曲线，CCMA对局部变化更敏感，具有更高的稳定性和可预测性。该项目实现简单，可直接应用于numpy数组数据。

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论文

介绍相关项目

CCSR - 改善扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性

CCSRGithub图像恢复开源项目扩散模型稳定性超分辨率

CCSR项目专注于提高扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性。项目引入全局标准差(G-STD)和局部标准差(L-STD)两个新指标，用于评估基于扩散的方法在超分辨率结果中的图像级和像素级变化。实验表明，CCSR在真实世界和双三次超分辨率任务中均有优异表现，能够生成更稳定、高质量的图像。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，方便研究人员和开发者使用。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法

CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间

Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。

naturalcc - 弥合编程与自然语言的序列建模工具包

GithubNaturalCC代码理解开源项目机器学习自然语言处理软件工程

NaturalCC是一个开源的序列建模工具包，旨在缩小编程语言与自然语言之间的差距。它支持代码生成、补全、摘要等多项软件工程任务。该工具包采用模块化设计，集成了多个大型代码模型，支持多GPU训练和高效推理。NaturalCC还提供了预处理的基准数据集和评估工具，为代码智能研究与开发提供了全面的解决方案。

CPM - CPM：优化的颜色和图案迁移，实现多样化妆效果

BeautyGANCPMColor-PatternDatasetsGithubMakeup Transfer开源项目

CPM是一种集成了改进的颜色迁移和创新的图案迁移功能的化妆迁移框架，能够在轻度和极端化妆风格中表现卓越。该框架使用了四个新数据集进行训练和评估，包括真实和合成数据集。用户可以通过定性比较页面了解CPM的效果。更多细节和实验结果请参阅相关论文。

ema-pytorch - PyTorch模型指数移动平均跟踪工具

EMAGithubPyTorch开源项目指数移动平均模型训练神经网络

ema-pytorch是一个用于在PyTorch中实现指数移动平均(EMA)的库。它提供了跟踪模型参数EMA版本的方法，支持自定义衰减因子和更新频率。该库实现了后验EMA合成技术，可在训练后生成不同衰减率的EMA模型。ema-pytorch适用于多种深度学习任务，可用于模型性能和稳定性的研究。

ctm - 创新的单步扩散模型采样方法

CTMGithubICLR 2024单步采样图像生成开源项目扩散模型

Consistency Trajectory Model (CTM)是一种新型扩散模型采样方法。该模型在CIFAR-10和ImageNet 64x64数据集的单步采样中表现出色,FID分数分别为1.73和1.92。CTM提供多种采样选项,平衡了计算资源和样本质量。项目开源了PyTorch实现,包含模型训练、采样和评估代码,方便研究人员使用。

CSF - 基于布料模拟的机载LiDAR数据滤波方法

CSFGithubLiDAR地面点提取开源项目点云过滤遥感

CSF是一种基于布料模拟的机载LiDAR数据滤波方法，用于分离地面点和非地面点。该项目提供Python、Matlab、R和C++接口，支持txt文件数据读取，便于集成到大型项目中。CSF还提供二进制版本下载和CloudCompare插件实现，适用于多种LiDAR数据处理场景。

SCAMP - 高效矩阵剖面计算框架

GPU加速GithubPython模块SCAMP开源项目时间序列分析矩阵剖面

作为开源项目，SCAMP在时间序列分析领域表现突出。该框架支持GPU和CPU计算，可处理大规模数据集并执行AB连接。SCAMP提供多种矩阵剖面类型，支持分布式运算，并通过Python模块、Docker容器和conda-forge实现简便集成。其优势还包括全面的测试覆盖、性能基准以及对实际数据中缺失值和平坦区域的有效处理。

lama - 高清大范围遮罩修复技术

GithubLaMa卷积神经网络图像修复开源项目深度学习热门面具生成

LaMa 使用傅立叶卷积技术，提供高效的图像修复服务，尤其擅长处理大尺寸遮罩和周期性结构的修复。项目支持多种格式和分辨率，适应各类复杂场景。通过多平台融合，开放源代码和在线体验，LaMa 旨在推动图像处理技术的创新和应用。

MasaCtrl - 实现一致性图像合成与编辑

GithubMasaCtrl一致性图像合成图像编辑开源项目扩散模型无需微调

MasaCtrl是一种基于互自注意力控制的图像处理技术，实现了一致性图像合成和编辑。该方法结合源图像内容和文本提示生成的布局，无需额外微调即可进行非刚性图像修改。MasaCtrl支持多种应用场景，包括基于提示的合成、真实图像编辑、与可控扩散模型集成等，并可扩展到视频合成。这一技术兼容Stable Diffusion等多种模型，为图像创作提供了新的可能性。

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