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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。

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。
res-adapter - 扩散模型的无缝分辨率适配器
AI绘图GithubResAdapter分辨率适配图像生成开源项目扩散模型
ResAdapter是一款轻量级分辨率适配器,可集成至各类扩散模型中实现任意分辨率图像生成。无需额外训练和推理,ResAdapter通过少量参数(SD1.5为0.9M, SDXL为0.5M)支持广泛的分辨率范围。项目提供使用指南、预训练权重及与多种模型的集成示例,展示了其在文本生成图像和图像编辑等任务中的应用效果。
EvTexture - 基于事件数据的视频超分辨率纹理增强
EvTextureGithub事件相机开源项目深度学习纹理增强视频超分辨率
EvTexture是一种新型视频超分辨率技术,利用事件相机数据增强视频纹理细节。该项目发表于ICML 2024,提供PyTorch实现、预训练模型和测试数据集。在Vid4和REDS4等测试集上,EvTexture实现了4倍超分辨率的最佳性能,推动了高质量视频增强研究的发展。
SRe2L - 创新的ImageNet规模数据集压缩技术
GithubImageNetNeurIPS大规模数据开源项目数据集蒸馏自监督压缩
SRe2L项目提出了一种新颖的大规模数据集压缩方法,通过'挤压'、'恢复'和'重新标记'三个步骤实现ImageNet规模数据的高效压缩。该方法在NeurIPS 2023会议上获得spotlight展示,为数据集蒸馏领域带来新的研究视角。项目还包括SCDD和CDA等相关工作,共同推动数据集蒸馏技术在大数据时代的应用和发展。
TripoSR - 高效单图3D重建开源工具
3D重建GithubTripoSR人工智能单图重建开源模型开源项目
TripoSR是Tripo AI和Stability AI合作开发的开源3D重建模型,基于大型重建模型(LRM)原理,能从单张图像快速生成3D模型。在NVIDIA A100 GPU上,处理时间不到0.5秒。该模型在多个公共数据集上表现出色,为3D内容创作和研究提供了高效工具。
Era3D - 基于高效行注意力的高分辨率多视图扩散模型
3D重建AI生成Era3DGithub多视图扩散开源项目高分辨率
Era3D是一个高分辨率多视图扩散模型,采用高效行注意力机制生成3D内容。该模型可从单张图像创建多视角数字人像,包括色彩和法线图像。项目开源了实现代码、预训练权重,并提供在线演示。Era3D在保持输出质量的同时提高了计算效率,为3D内容创作和计算机视觉研究提供了实用工具。
Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法
CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间
Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术,通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势,实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差,以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束,Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。
ReLA - 先进的泛化引用表达分割技术
GRESGithub开源项目引用表达分割深度学习计算机视觉语义分割
GRES项目提出了一种新颖的泛化引用表达分割方法,在CVPR 2023会议上被评为亮点论文。该项目采用Swin Transformer骨干网络,在gIoU指标上达到63.60%的性能。GRES项目不仅发布了新数据集,还开源了代码实现,支持ResNet-50和Swin-Tiny等多种骨干网络,为研究人员提供了多样化选择。项目的GitHub仓库提供了详细的安装说明、推理和训练代码,以及预训练模型。
UpscalerJS - 使用JavaScript和AI提升图像分辨率和质量
AI图像增强GithubUpscalerJS开放源码开源项目浏览器兼容预训练模型
UpscalerJS是一个开源项目,使用预训练模型提升图像分辨率、去噪和润饰。支持浏览器和Node环境,适用于桌面、平板和手机设备。提供简洁的API和详尽的文档及示例,允许自定义模型以实现个性化图像增强。
upscayl - AI算法放大和增强低分辨率图像的工具
AI图像增强GithubReal-ESRGANUpscayl图像放大开源软件开源项目热门
Upscayl是一款利用先进的AI算法放大和增强低分辨率图像的软件,可以无损放大图像,体验几乎如同魔术一般。该工具支持多种操作系统,包括Linux、macOS和Windows,并提供便携方式安装。用户可通过项目官网或GitHub最新发布部分下载最新版本。此外,Upscayl还提供详尽的文档支持和教程引导,帮助用户更好地使用软件进行图像处理。
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