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KAIR

多功能视频与图像增强开源工具箱,涵盖最新深度学习模型

KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码,支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂,并附有详细指南,即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新,确保用户体验最新技术进展。

image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率,支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络(RDN)和残差在残差密集网络(RRDN)来提升低分辨率图像的质量,并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理,兼容Python 3.6,开源并欢迎贡献。
aura-sr - 基于GAN的真实世界图像超分辨率增强工具
AuraSRGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率
AuraSR是一款基于GAN技术的图像超分辨率工具,专为真实世界图像设计。作为GigaGAN论文的变体,它用于图像条件下的放大。该开源项目基于Torch实现,提供简洁的Python API,支持4倍图像放大,并能减少接缝伪影。AuraSR安装使用便捷,为开发者和研究者提供了强大的图像处理工具,适用于多种需要高质量图像增强的场景。
imaginAIry - 探索图像和视频的稳定扩散与AI生成
AI绘图GithubImaginAIry图像处理开源项目热门稳定扩散视频视频生成
imaginAIry是一个先进的AI工具,支持生成高稳定性的图像和视频。项目适用于Linux和macOS操作系统,支持Nvidia GPUs,可通过Python轻松集成。它集成了最新的视频帧插值技术和多种控制模式,如深度图、正常图和控制网图等。此外,imaginAIry还引入了视频输出支持多种格式,如MP4、WebP和GIF,用户可按需生成高质量媒体内容。
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。
Real-ESRGAN - 开源AI图像超分辨率增强项目
AI模型GithubReal-ESRGAN图像修复开源项目超分辨率
Real-ESRGAN是一个开源的AI图像超分辨率增强项目。该项目采用纯合成数据训练,可提升各类图像和视频质量。Real-ESRGAN提供多个预训练模型,适用于通用、动漫、人脸等场景,支持4倍及以上放大。项目包含Python脚本和便携式可执行文件,方便快速使用。此外,Real-ESRGAN开放训练代码,允许在自定义数据集上进行微调。
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。
BasicSR - 基于PyTorch的图像视频复原工具箱 实现多种先进算法
BasicSRGithubPyTorch图像复原开源项目视频复原超分辨率
BasicSR是基于PyTorch的图像和视频复原工具箱,实现了ESRGAN、BasicVSR等多种先进算法。它支持超分辨率、去噪、去模糊等任务,并提供训练测试指南、数据集准备工具和模型库。该项目为图像复原研究提供了一个功能丰富的开源平台,方便研究人员进行算法开发和性能对比。
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。
enhancr - 基于AI的多功能视频增强软件
GithubTensorRTenhancr人工智能图形用户界面开源项目视频增强
enhancr是一款开源的视频增强软件,集成了AI驱动的帧插值和超分辨率功能。它支持NVIDIA TensorRT和NCNN推理引擎,兼容NVIDIA、AMD和Apple Silicon等多种GPU。软件提供图形界面,具备实时预览、批量处理和自定义模型等特性,可满足不同用户的视频增强需求。
AISP - 深度学习应用于低级别计算机视觉与成像技术
AI Image Signal ProcessingComputational PhotographyGithubRAW图像处理图像增强多镜头散景效果开源项目
AISP项目聚焦于低级别计算机视觉和成像的深度学习应用,涵盖RAW图像处理、RAW重建与合成、学习型图像信号处理(ISP)、图像增强与恢复(如去噪和去模糊),以及多镜头散景效果渲染。项目亮点包括高效的散景效果渲染、适用于智能手机的实时感知图像增强、结合模型和数据驱动的ISP设计,以及AIM 2022 RAW重建挑战的解决方案。该项目定期更新,保持领域的前沿进展。
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