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swin2SR-realworld-sr-x4-64-bsrgan-psnr

基于SwinV2的实景图像4倍超分辨率模型

Swin2SR是一款图像超分辨率模型,支持图像4倍放大。该模型由Conde等人开发,基于SwinV2 Transformer架构,专注于解决实际场景中的图像超分辨率问题,可有效处理压缩图像的放大和修复。模型提供完整的官方文档支持。

swin-tiny-patch4-window7-224 - 层级结构的视觉Transformer模型
GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络计算机视觉
Swin Transformer模型通过层级特征图和局部注意力机制实现线性计算复杂度。在ImageNet-1k数据集上以224x224分辨率训练后,可作为图像分类和密集识别任务的骨干网络。采用shifted windows技术平衡效率与性能,适用于图像分类或特定任务微调。
versatile_audio_super_resolution - 开源音频超分辨率工具 适用多种类型和采样率
AudioSRGithub开源项目深度学习音频处理音频超分辨率
AudioSR是一个开源的音频超分辨率项目,旨在提高各类音频的质量。它可处理音乐、语音和环境声等多种音频类型,支持所有采样率。该工具提供Gradio演示界面和命令行操作,方便用户使用和批量处理音频。项目在GitHub上持续更新,为音频处理技术提供了新的解决方案。
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。
FouriScale - 无需训练的高分辨率图像合成方法
FouriScaleGithub开源项目扩散模型无需训练频域分析高分辨率图像生成
FouriScale是一种基于频域分析的高分辨率图像生成方法。该技术在预训练扩散模型中引入膨胀技术和低通操作,解决了结构和尺度一致性问题。FouriScale可处理不同宽高比的文本到图像生成任务,平衡图像结构完整性和保真度,实现任意大小、高分辨率、高质量的图像生成。这种方法简单且兼容性强,为超高分辨率图像合成研究提供了新思路。
swin - 使用Habana Gaudi实现高效Transformer部署与训练
GithubHabanaHuggingfaceOptimum HabanaSwin Transformer开源项目模型混合精度训练
Optimum Habana是Hugging Face Transformers和Diffusers库与Habana Gaudi处理器之间的接口,提供针对单一和多HPU的高效模型加载、训练和推理工具。该项目包含Swin Transformer模型的GaudiConfig,支持Habana定制的AdamW优化器、梯度剪裁和Torch Autocast混合精度。采用bf16混合精度训练以提升性能,并提供图像分类示例脚本供开发者参考。
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。
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。
Upscale-A-Video - 基于扩散模型的时序一致视频超分辨率技术
AI视频处理GithubUpscale-A-VideoYouHQ数据集开源项目扩散模型视频超分辨率
Upscale-A-Video是一个视频超分辨率项目,采用扩散模型技术处理低分辨率视频和文本提示输入。该项目重点解决真实世界视频的时序一致性问题,并发布了YouHQ数据集用于模型训练和评估。Upscale-A-Video旨在提高视频分辨率的同时保持帧间连贯性。
Awesome-Super-Resolution - 全面收录超分辨率技术研究资源
GitHubGithub图像处理开源项目深度学习论文列表超分辨率
项目提供了丰富的超分辨率技术资源,包括按年份和主题分类的论文列表、数据集和代码仓库。内容涵盖2014年至2024年的研究成果,包括传统方法、深度学习方法、非深度学习方法以及超分辨率研讨会论文。资源库还收录了超分辨率调查报告,并设有快速导航功能,为研究人员和开发者提供便捷的资源检索体验。
VSGAN-tensorrt-docker - 基于TensorRT的视频超分辨率和帧插值加速方案
GithubTensorRT帧插值开源项目深度学习加速视频处理超分辨率
该项目利用TensorRT加速视频超分辨率和帧插值模型,致力于提供最快的推理速度。支持Rife、RealCUGAN、GMFupSS等多种模型架构,同时提供CUDA和TensorRT版本。项目集成了自动去重、镜头边界检测等功能,并支持多GPU。通过Docker,可以方便地部署和使用这些高性能模型。
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