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 PyTorch Github 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。

muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架

AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目

muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型，支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程，包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法，为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。

TempestV0.1 - 基于600万图像数据的超高分辨率AI生成引擎

GithubHuggingfaceTempestV0.1人工智能模型图像生成开源项目模型深度学习高分辨率

TempestV0.1是一个基于600万张高质量图像数据集训练的AI图像生成模型。它支持1400x2100至4800x7200的超高分辨率输出，经过300万次迭代训练，在细节和纹理表现上有出色表现。该模型提供Base和Artistic两个版本：Base版本生成连贯的图像，Artistic版本则具有更强的艺术表现力。TempestV0.1适用于需要高分辨率、高质量图像输出的各种场景。

pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑

GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率

此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法（如2048x1024），可以将语义标签图转化为真实感图像，或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU，提供详细的安装、测试和训练指南，支持多GPU和自动混合精度训练。

resdet - 精确识别放大图像原始分辨率的开源工具

FFTGithubresdet分辨率检测图像处理开源项目源代码

resdet是一个开源的图像分析工具，专注于检测经过放大处理的图像的原始分辨率。通过分析图像的频域特征，resdet能准确识别图像在放大前的分辨率。该工具支持多种图像格式和视频帧，并提供API接口方便集成。resdet适用于图像去重、质量评估等需要判断图像是否被放大的场景。其核心算法利用离散余弦变换，有效识别重采样过程中的频域特征。

V-Express - 渐进式训练提升肖像视频生成质量

GithubV-Express开源项目控制信号平衡条件性丢弃渐进式训练肖像视频生成

V-Express项目提出条件性丢弃新方法,实现肖像视频生成的渐进式训练。该方法平衡不同控制信号强度,增强音频等弱信号作用,同时考虑姿态、图像和音频,生成高质量肖像视频。项目优化内存使用,支持长视频生成,提供多种重定向策略,适用不同场景。开源代码和模型可供学术及商业用途,但使用时需遵守相关法规。

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。

EvTexture - 基于事件数据的视频超分辨率纹理增强

EvTextureGithub事件相机开源项目深度学习纹理增强视频超分辨率

EvTexture是一种新型视频超分辨率技术，利用事件相机数据增强视频纹理细节。该项目发表于ICML 2024，提供PyTorch实现、预训练模型和测试数据集。在Vid4和REDS4等测试集上，EvTexture实现了4倍超分辨率的最佳性能，推动了高质量视频增强研究的发展。

control_v11f1e_sd15_tile - 基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型模型深度学习

control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合，该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理，还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像，为数字图像处理提供了新的解决方案。

vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术

GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉

VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包，支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法，并提供灵活的可视化选项，方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。

UpscaleImage AI - 全方位智能图像处理和生成平台

AI图像处理AI工具图像增强图像生成照片修复背景移除

UpscaleImage AI集成了多项先进的图像处理技术，包括模糊照片修复、分辨率提升、背景去除、旧照片修复等功能。该平台还提供AI驱动的逼真人物图像生成服务。无论是个人用户还是专业设计师，都能通过这一综合性工具提升图像质量，优化工作流程。UpscaleImage AI为图像处理和创作提供了高效、便捷的解决方案。

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