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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。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
MP-Former - 基于mask-piloted机制的先进图像分割模型
CVPR 2023GithubMP-FormerMask2FormerTransformer图像分割开源项目
MP-Former是一种新型图像分割transformer模型，采用mask-piloted机制改进分割效果。项目包含训练和评估代码，适用于实例分割和全景分割任务。基于Mask2Former架构开发，在COCO数据集上展现出良好性能。项目提供了复现论文实验的脚本，为计算机视觉研究提供参考实现。MP-Former在CVPR 2023上发表，提供了no noise和all-layer MP训练设置，12轮训练后在实例分割任务上达到40.15 AP。项目代码开源，安装过程与Mask2Former相同，便于研究者快速上手和进行进一步探索。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
VoxFormer - 基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法
3D语义场景补全CVPRGithubVoxFormer开源项目计算机视觉语义分割
VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架，仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计：先从深度估计生成可见占据体素查询，再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上，VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%，同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。
DocDiff - 基于残差扩散模型的轻量级文档图像增强工具
DocDiffGithub图像处理开源项目扩散模型文档增强深度学习
DocDiff是一个基于残差扩散模型的轻量级文档增强工具，用于文档去模糊、去噪、二值化和去水印等任务。该模型在128*128分辨率上训练仅需12GB显存。除文档处理外，DocDiff还适用于自然场景图像处理和语义分割。项目提供完整代码和预训练模型，便于快速实现和应用。
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。
flux-cinestill - 夜间影像生成技术：再现Cinestill 800T的细腻效果
Cinestill 800TFLUX.1-DevGithubHuggingfaceImage-to-Image转换high resolution夜景摄影开源项目模型
FLUX.1-Dev LoRA通过微调Cinestill 800T影像在Replicate平台实现，可生成夜间和黄昏时段的照片风格影像，呈现独特的微光效果。关键词如“cinestill 800t”、“夜间”、“黄昏”、“4k”和“高分辨率”有助于提升生成效果。可结合diffusers库使用，通过关键词“CNSTLL”触发生成，提供贴近模拟胶片的高质影像。
SUPIR - 探索真实感图像增强的最新AI技术
AI技术GithubSUPIR图像处理图片恢复开源项目热门非商业使用
SUPIR借助先进的AI技术，为用户提供了下一级别的图像处理和上采样体验。该技术专为处理真实世界中的图像恢复而优化，确保图片质量和细节的极致呈现。无论您是摄影爱好者、数字艺术家还是图像增强爱好者，都可以免费试用并体验其卓越性能。
swin2SR-realworld-sr-x4-64-bsrgan-psnr - 基于SwinV2的实景图像4倍超分辨率模型
GithubHuggingfaceSwin2SR图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
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。
Upscalepics - 通过AI技术提高图像的清晰度和分辨率
AI图像增强AI工具Upscalepics图像分辨率超分辨率
Upscalepics是一款工具，专注于提升图像分辨率和品质，适合摄影师和设计师使用。通过现代机器学习技术，能够在不损失图像内容的前提下提升清晰度，支持多种图片格式。
BetterImage.AI - 在线AI图像增强和放大服务
AI图像增强AI工具免费使用图片放大在线工具高分辨率
BetterImage.AI为用户提供在线AI图像增强服务，支持将低分辨率图片提升至4K，优化照片细节。该工具适用于多种场景，如人像美化、老照片修复和电商产品图优化。用户每天可免费处理5张图片，付费订阅则可获得更高分辨率输出。通过先进AI技术提升整体清晰度，并针对亚洲面部特征进行优化，确保快速安全的图像处理体验。
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