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SeeSR

基于语义感知的实景图像超分辨率方法

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。

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。
AuraSR - GigaGAN驱动的智能图像放大工具
AI工具AuraSRGAN图像增强图像超分辨率隐私保护
AuraSR是一款基于GigaGAN的图像超分辨率工具,可将低分辨率图像放大4倍,且支持重复应用。该工具擅长处理文本生成的图像,支持PNG、JPG、JPEG和WEBP格式输入,输出高清WEBP格式。AuraSR重视数据安全,提供社交媒体分享功能。目前免费使用,未来将推出付费计划,提供更多高级功能。
HRDA - 突破性多分辨率域适应语义分割方法
GithubHRDA域适应多尺度开源项目语义分割高分辨率
HRDA是一种创新的多分辨率训练方法,用于无监督域适应的语义分割。它结合高分辨率裁剪保留细节和低分辨率裁剪捕获长程上下文,同时控制GPU内存占用。HRDA在多个基准测试中显著超越现有方法,并可扩展至域泛化。这种方法为自动驾驶等实际应用中的域适应问题提供新思路,推动了计算机视觉技术在复杂场景下的应用。
Fast-SRGAN - 基于Pixel Shuffle的SR-GAN实时超分辨率视频放大
Fast-SRGANGithubPython 3.10像素洗牌开源项目超分辨率预训练模型
Fast-SRGAN是一个开源项目,基于SR-GAN架构和Pixel Shuffle技术,旨在实现实时超分辨率视频放大。实验证明,在MacBook M1 Pro GPU上可以达到720p视频的30fps处理速度。项目提供预训练模型并支持自定义训练参数,用户可通过配置文件或命令行参数进行设置并在Tensorboard上监控训练进度。欢迎社区贡献意见和改进。
APISR - 动漫超分辨率技术提升图像视频质量
APISRGithub动漫超分辨率图像增强开源项目深度学习计算机视觉
APISR是一个开源的动漫超分辨率项目,专注于恢复和增强现实世界中低质量的动漫图像和视频。该技术融合了动漫制作流程的特点,能有效处理各种复杂的图像退化情况。项目提供预训练模型、在线演示和训练流程,支持单张图像和视频的超分辨率处理。APISR在真实动漫内容质量提升方面表现出色,为研究者和开发者提供了实用的工具。
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。
RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率
GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制
RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。
RealScaler - 开源AI驱动的图像视频超分辨率工具
AI绘图GithubRealScaler图像增强开源项目深度学习视频优化
RealScaler是基于RealESRGAN技术的开源Windows应用,专注于图片和视频的超分辨率处理。它提供直观的用户界面,支持多种AI模型和文件格式,具备自动图像分割合并、多GPU支持等功能。该工具可同时处理多个文件,并支持原始与放大图像间的插值。RealScaler持续优化,旨在提供高效、高质量的图像和视频增强体验。
SePiCo - 基于语义引导像素对比的域自适应语义分割方法
GithubSePiCo像素对比域适应开源项目深度学习语义分割
SePiCo是一种创新的域适应语义分割框架,通过语义引导的像素对比学习促进跨域像素嵌入空间的类别判别和平衡。该方法在多个域适应任务中显著提升了性能,包括GTAV到Cityscapes、SYNTHIA到Cityscapes和Cityscapes到Dark Zurich。SePiCo的突出表现使其被选为ESI高被引论文,展现了其在计算机视觉领域的重要影响。
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。
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