imgaug

为机器学习中的图像处理提供多样的增强技术，包括仿射变换、对比度调整、高斯噪点等的Python库

imgaug 图像增强机器学习 Python库数据增强 Github 开源项目

imgaug库为机器学习中的图像处理提供多样的增强技术，包括仿射变换、对比度调整、高斯噪点等。它优化了性能，支持多核CPU，并可轻松集成到各种媒体处理流程中，支持Python 2.7及更高版本。

Aiarty Image Enhancer - AI图像增强软件

AI工具AI绘图Aiarty图像增强图像处理图像质量

Aiarty Image Enhancer是一款AI驱动的图像增强软件，专注于提升照片质量。它能对图像进行去噪、去模糊、放大并生成更多细节，适用于AI生成和普通图像。软件可将低质量图片优化至4K/8K/32K高清水平，具备三种AI模式处理各类图像问题。Aiarty Image Enhancer不仅去噪还能重建图像，是摄影师和图像爱好者的实用工具，操作简单无需专业编辑技能。

pytorch_mgie - 多模态大语言模型驱动的图像编辑指导系统

AI绘图GithubGradioMGIE图像编辑大语言模型开源项目

pytorch_mgie是一个基于多模态大语言模型的图像编辑指导系统，采用Apple开源的ml-mgie技术。该项目通过自然语言指令实现图像编辑，并提供Gradio演示界面展示LLaVA-7B模型在图像编辑任务中的应用。项目包含预训练模型和环境配置指南，为研究和开发提供了实验平台。

daclip-uir - 利用视觉语言模型控制实现通用图像修复

AI技术DA-CLIPGithub图像恢复开源项目视觉语言模型训练数据集

DA-CLIP模型通过视觉语言控制实现通用图像修复。用户可以通过多种方式使用预训练模型，如Gradio应用测试图像，或通过提供的代码示例和数据准备步骤进行训练和评估。该项目提供解决多种真实世界图像退化问题的方法，并提供多种预训练模型供下载。功能和性能的持续更新显著提升了其在图像修复中的适用性。

sd-webui-bmab - 多功能AI图像后处理扩展

AI绘图BMABGithubStable Diffusion WebUI图像后处理开源项目扩展功能

sd-webui-bmab是一个Stable Diffusion WebUI扩展，用于AI生成图像的后处理。它提供人物、面部和手部重绘，图像大小调整、重采样、噪声添加，以及图像合成和放大等功能。这些功能可以对AI生成的图像进行进一步处理和优化。适用于需要对AI生成图像进行微调或增强的场景，如改善人物细节、调整图像构图或增加特殊效果等。

gen-cv - 综合AI图像生成处理与分析的开源加速器

Azure Machine LearningGithubOpenAIStable DiffusionVision AI图像处理开源项目

gen-cv是一个丰富的开源资源库，集合了多种图像生成、处理和分析的示例。该项目整合了Azure Machine Learning、Computer Vision、OpenAI和Stable Diffusion等先进技术，涵盖引导式图像生成、视频分析、头像创建和模型微调等领域。通过提供实用示例，gen-cv旨在帮助开发者探索和实现先进的计算机视觉解决方案，推动AI视觉技术的应用和创新。

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。

AIGS - AI生成图像作为数据源的前沿探索与应用

AI生成图像Github开源项目数据源深度学习综述计算机视觉

AIGS项目系统研究了AI生成图像(AIGC)作为数据源的最新发展。通过对方法和应用的分类,该项目全面概述了AIGC在视觉领域的进展,包括生成模型、神经渲染等技术,以及在2D/3D视觉感知、图像生成和自监督学习等方面的应用。此外,项目整理了相关数据集,为AIGC研究提供了丰富资源。

Imagen - 文字生成图片的AI技术

AI工具AI开发COCO FIDImagen扩散模型文本到图像模型训练热门语言模型

Imagen，一种先进的AI图片生成工具，利用深度语言理解和极致的图像真实性，实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录，还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统，优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题，当前未开放源代码或公共演示版本。

ImageSharp - 开源跨平台2D图形库高效图像处理解决方案

.NET2D图形库GithubImageSharp图像处理开源项目跨平台

ImageSharp是一款功能全面的开源跨平台2D图形库，为图像处理提供简洁强大的API。其灵活可扩展的设计适用于设备、云和IoT等多种场景。基于.NET 8构建，ImageSharp提供详细文档和示例，便于开发者快速上手和扩展功能。作为一个开源项目，它不仅支持常见的图像操作，还允许自定义扩展，在各种应用场景中表现出色。

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