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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

Retinexformer低光照图像增强NTIRE 2024ICCV 2023高分辨率图像Github开源项目

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。

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介绍相关项目
Restore Photos with AI - 全方位AI照片修复与增强解决方案
AI工具AI照片修复图像增强照片着色老照片修复超分辨率
该网站提供基于人工智能的全面照片修复和增强服务。功能包括老照片修复、图像去模糊、去雨、去雾、夜间图像增强、黑白照片上色以及提高图像分辨率。网站致力于帮助用户恢复和优化珍贵的照片记忆，操作简便，效果显著，是一个多功能的AI图像处理平台。
Awesome-CVPR2024-CVPR2021-CVPR2020-Low-Level-Vision - CVPR 2020-2024年底层视觉论文代码汇总
CVPRGithub代码集图像处理底层视觉开源项目论文集
该项目整理了CVPR 2020至2024年底层视觉领域的重要论文和代码，包括超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪等任务。项目为研究人员提供全面资源，促进底层视觉技术发展。此外，还收录了其他相关会议和研究组信息，是计算机视觉研究的重要参考。项目收录了数百篇论文及其相应的代码实现链接，为研究者提供了丰富的学习和实践资源。
STF - 窗口注意力机制推动图像压缩技术进步
CNN模型CompressAIGithubTransformer模型图像压缩开源项目深度学习
STF项目开发了基于窗口注意力的图像压缩方法，在CNN和Transformer架构上均实现突破。该技术在Kodak和CLIC数据集上表现出色，兼顾压缩性能和编解码效率。项目开源了预训练模型、训练评估脚本和OpenImages数据集训练指南，为图像压缩研究提供了全面资源。
regnety_120.sw_in12k_ft_in1k - 高级图像分类模型，优化大规模数据集的性能
GithubHuggingfaceRegNetY图像分类开源项目数据集模型特征提取预训练
RegNetY-12GF模型致力于图像分类，先在ImageNet-12k上预训练，再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能，如随机深度和梯度检查点，提高模型准确性和效率。基于timm库实现，广泛用于特征图提取和图像嵌入，适用于多种图像处理场景。
Magnific AI - 革新性AI图像放大增强与细节重构技术
AI图像处理AI工具Magnific图像增强图像转换高分辨率放大
Magnific AI运用尖端人工智能技术，提供高分辨率图像放大和增强服务。这款工具不仅能提升图像质量，还可根据指定参数重塑图像细节。它适合广泛用户群体，包括摄影师、设计师和数字艺术家等。其独特的'创造性'控制功能让用户能精确调节AI生成的新细节程度。Magnific AI还提供直观界面和全面教程，确保不同水平的创作者都能有效使用这一强大工具。
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。
imgUpscaling - AI驱动的在线图像处理工具 提升画质与创作效率
AI图像处理AI工具图像压缩图像放大文本生成图像格式转换
imgUpscaling为设计师、摄影师和内容创作者提供多功能AI图像处理服务。支持图像放大、文本生成图像、压缩和格式转换等功能，适用于肖像、插图、风景、平面设计和食品摄影等领域。先进算法确保高质量输出，操作简便，处理迅速，有效提升工作效率。无论是放大照片、创作AI图像，还是压缩转换格式，imgUpscaling都能满足多样化的图像处理需求。
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。
DiffusionLight - 扩散模型生成镀铬球实现单图像光照估计
Chrome BallDiffusionLightGithub光照估计开源项目扩散模型环境图
DiffusionLight项目提出一种新颖的单图像光照估计技术，通过扩散模型在输入图像中渲染镀铬球。该方法利用大规模图像数据训练的扩散模型，发现镀铬球外观与初始噪声图的关系，并通过LoRA微调实现HDR光照估计。这一技术克服了现有方法在实际场景中的局限性，在多样化环境中展现出优异的光照估计效果和泛化能力。
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