aura-sr

基于GAN的真实世界图像超分辨率增强工具

AuraSR 超分辨率图像处理 GAN 人工智能 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

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。

SRGAN-PyTorch - 基于GAN的单图像超分辨率实现

GithubPyTorchSRGAN图像处理开源项目生成对抗网络超分辨率

SRGAN-PyTorch是一个开源项目，实现了基于生成对抗网络的单图像超分辨率算法。该项目能够将图像放大4倍，同时保持高质量和细节。它提供了完整的训练和测试流程，包括预训练模型、数据集处理脚本和性能评估。研究者和开发者可以利用此项目复现原论文结果或在自定义数据上应用SRGAN技术。

SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果

GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率

本项目展示了使用生成对抗网络（GAN）如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore，未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南，并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员，项目中展示了技术实现的详细结果，还提供了参考文献和讨论资源。

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。

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。

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。

DeSRA - GAN超分辨率模型伪影智能检测与消除

DeSRAGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率

DeSRA项目开发了创新方法，用于检测和消除GAN实际场景超分辨率模型中的伪影。该方法能高效识别伪影区域，通过微调策略消除同类伪影，只需少量样本即可。这一技术突破缩小了超分辨率算法在实际应用中的差距，为图像质量提升开辟了新途径。

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。

StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率

GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练

StableSR项目采用扩散模型，提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本，已被IJCV期刊接受，并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。

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。

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