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基于SwinV2的实景图像4倍超分辨率模型

Swin2SR 图像处理 Github 模型开源项目深度学习 Huggingface 计算机视觉图像超分辨率

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。

文档

Realistic_Vision_V1.4 - 写实人物AI渲染模型支持8K超高清输出

GithubHuggingfaceNovaXLStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练

Realistic Vision 是一款基于Stable Diffusion的开源人物写实模型，可生成具有自然皮肤纹理和光影效果的8K人物图像。模型集成Euler A和DPM++采样器，并提供优化的提示词模板，有效降低图像畸变。主要应用于人物写真、肖像和角色设计等创作领域。

SPO-SDXL_4k-p_10ep - 新型步骤感知优化技术实现高质量AI图像生成

AI绘图GithubHuggingfaceSPO图像生成开源项目模型模型优化深度学习

SPO-SDXL_4k-p_10ep模型采用步骤感知优化技术，通过独立评估和调整去噪步骤性能，显著提升了AI图像生成质量。相比传统DPO方法，该模型训练效率提升20倍，在处理复杂提示词和图像美学方面表现优异。模型基于SDXL基础版本开发，经过4000个提示词、10轮训练优化，能够生成更符合用户需求的高质量图像。

controlnet-tile-sdxl-1.0 - ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索

ControlNet Tile SDXLGithubHuggingface人工智能图像去模糊图像超分辨率开源项目模型生成式图像处理

该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines，支持多种比率和倍数的放大，简化了操作过程，并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例，可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像，提高细节再现能力。

Retinexformer - Retinexformer：高效低光照图像增强工具，支持15个基准测试和超高分辨率

GithubICCV 2023NTIRE 2024Retinexformer低光照图像增强开源项目高分辨率图像

Retinexformer是一个低光照图像增强项目，支持超过15个基准测试和超高分辨率图像（最高4000x6000）。该项目在NTIRE 2024挑战中获得第二名，提供代码、预训练模型和训练日志。Retinexformer框架支持分布式数据并行和混合精度训练，自适应分割测试策略显著提升模型性能。

wd-v1-4-swinv2-tagger-v2 - 带有改进推理和标签分类性能的新特性

GithubHuggingfaceONNXRuntimeWD 1.4 SwinV2 Tagger开源项目标签模型训练

模型WD 1.4 SwinV2 Tagger V2改进了标签分类功能，使用Danbooru图像集进行训练，V2.1版本增强了ONNXRuntime兼容性，并与timm兼容，支持多批次推理。使用TRC项目提供的TPU部署，提升模型的性能和算法效果。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。

AOT-GAN-for-Inpainting - 基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术

AOT-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率

AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型，旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术，分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式，而SoftGAN则通过改进判别器训练，提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。

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。

TripoSR - 基于单一图像的AI快速3D模型重建技术

3D建模GithubHuggingfaceStability AITripoSR人工智能图像重建开源项目模型

TripoSR是一款开源的3D生成模型，由Stability AI与Tripo AI联合开发。该模型采用改进的LRM网络架构，能将单张图像快速重建为3D模型。通过优化数据处理方法和增强渲染技术，模型在Objaverse数据集上展现出优秀的泛化性能。项目已开源并提供在线演示平台。

upernet-swin-large - Swin Transformer 与 UperNet 结合的语义分割方法

GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet开源项目模型特征金字塔网络视觉语义分割

UperNet 利用 Swin Transformer 大型网络进行语义分割，框架包含组件如主干网络、特征金字塔网络及金字塔池模块。可与各种视觉主干结合使用，对每个像素预测语义标签，适合语义分割任务，并可在 Hugging Face 平台找到特定任务的优化版本。通过 Swin Transformer 与 UperNet 的结合，用户可在场景理解中实现精确的语义分割。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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