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BasicSR

基于PyTorch的图像视频复原工具箱 实现多种先进算法

BasicSR图像复原视频复原超分辨率PyTorchGithub开源项目

BasicSR是基于PyTorch的图像和视频复原工具箱，实现了ESRGAN、BasicVSR等多种先进算法。它支持超分辨率、去噪、去模糊等任务，并提供训练测试指南、数据集准备工具和模型库。该项目为图像复原研究提供了一个功能丰富的开源平台，方便研究人员进行算法开发和性能对比。

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介绍相关项目
Watermark-Removal-Pytorch - 基于深度图像先验的无训练水印去除方法
GithubPytorch图像修复开源项目水印移除深度图像先验深度学习
该项目实现了基于深度图像先验的水印去除技术，无需训练数据即可处理已知和未知水印。该方法通过简单API调用，支持图像编辑等任务。项目采用PyTorch开发，提供MPS加速，包含使用说明和结果展示。
RestoreFormer - 盲脸修复的跨域注意力模型
GithubRestoreFormer++人脸修复开源项目深度学习盲恢复高质量
RestoreFormer利用多头交叉注意力层实现高质量盲脸修复，其特点是从高质量字典中提取关键-值对用于面部重建。2023年9月项目添加了在线演示和更用户友好的推理方法，2023年1月新增了测试数据集。源代码和资源在GitHub提供，并包含详细的数据集准备和模型训练指南，支持多种评估指标。
upscayl - AI算法放大和增强低分辨率图像的工具
AI图像增强GithubReal-ESRGANUpscayl图像放大开源软件开源项目热门
Upscayl是一款利用先进的AI算法放大和增强低分辨率图像的软件，可以无损放大图像，体验几乎如同魔术一般。该工具支持多种操作系统，包括Linux、macOS和Windows，并提供便携方式安装。用户可通过项目官网或GitHub最新发布部分下载最新版本。此外，Upscayl还提供详尽的文档支持和教程引导，帮助用户更好地使用软件进行图像处理。
GFPGAN - 提升图像细节和自然效果的实用人脸修复算法
AI绘图GFPGANGithub图像处理开源项目生成式对抗网络面部修复
GFPGAN利用预训练的StyleGAN2等人脸生成网络进行盲人脸修复。项目提供多种在线演示，包括Huggingface Gradio和Colab，支持增强背景区域，适用于各种质量的图像输入。最新1.4版本生成更多细节并保持身份一致性。无需CUDA扩展的清洁版本适用于多平台运行。
Realistic_Vision_V2.0 - AI驱动的高品质摄影级图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.Space关键词提示图像生成开源项目模型高质量照片
Realistic_Vision_V2.0是一个开源的AI图像生成模型，专门用于创建逼真的肖像和场景。该模型支持8K超高清输出，能够呈现精细的皮肤纹理和自然的光线效果。为优化生成结果，模型提供了专门的提示模板和负面提示建议。结合特定的VAE和推荐参数，Realistic_Vision_V2.0能够生成高度写实、专业品质的图像。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库，从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证，项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示，用户可以生成多种符合视觉需求的图像，适用于多个创意领域。
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译
CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络
该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。
MST - 多阶段光谱重建工具箱及算法
GithubMST++NTIRE 2022Spectral Compressive ImagingTransformer开源项目高光谱图像重建
本页面介绍了支持15种以上算法的光谱压缩成像重建工具箱，包括MST++等在NTIRE挑战中获奖的前沿方法。页面列出了TwIST、GAP-TV、DeSCI等顶级光谱重建算法，还提供了相关代码、预训练模型和实验结果，方便研究者进一步研究与应用。
S2ML-Generators - 多功能AI图像与视频生成开源工具
CLIP-guided diffusionESRGANGithubS2ML GeneratorsVQGAN+CLIP图像生成开源项目
S2ML-Generators是一个开源的AI图像和视频生成工具集。它整合了VQGAN+CLIP和CLIP引导扩散等技术,支持图像生成、超分辨率处理和视频制作。该项目定期更新,优化功能和性能,为用户提供多样化的AI创作工具。
acezero - 基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法
ACE0GithubPyTorch场景坐标重建开源项目深度估计相机注册
该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法，结合了RANSAC和DSAC*算法，实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具，支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现，并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。
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