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ECCV2022-RIFE

实时视频帧插值算法，支持720p及更高分辨率

RIFE视频插帧中间流估计实时性能ECCV2022Github开源项目

本项目实现了高效的实时中间流估计算法，支持任意时间步的视频帧插值。最新版本对动画场景进行了优化，在2080Ti GPU上可实现30+FPS的2倍720p插值。项目获得ECCV2022认可，适用于高质量视频插值的开发者和应用。

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GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制
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multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术，适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术，该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像（≥2K）。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演，并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改，自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
latentblending - 基于AI的高效视频场景过渡技术
AI生成GithubLatent blendingSDXLStable Diffusion开源项目视频转场
LatentBlending 是一种基于 Stable Diffusion XL 的视频过渡技术，能够在几秒钟内生成不同场景之间的平滑转换效果。该技术通过混合中间潜在表示来实现无缝过渡，支持高分辨率自定义。最新版本集成了 SDXL Turbo，进一步提升了生成速度。项目提供 Python 接口和 Gradio UI，便于开发者和用户快速应用和测试。
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。
VideoProcessingFramework - GPU加速视频处理框架 提供编解码和格式转换功能
GPU加速GithubNVIDIAPyNvVideoCodecVideoProcessingFramework开源项目视频处理
VideoProcessingFramework是一个开源的视频处理框架，由C++库和Python绑定组成。它利用GPU硬件加速实现高效的视频解码、编码、转码以及色彩空间和像素格式转换。该框架支持将GPU内存中的视频帧直接导出为PyTorch张量，避免了额外的数据传输。适用于Linux和Windows平台，依赖NVIDIA驱动、CUDA和FFMPEG。目前正逐步被功能类似但API更简洁的PyNvVideoCodec库取代。
videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型
GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理
VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互，可主动更新响应，如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据，并采用并行化推理技术实现高速处理，在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色，能高效处理长达10分钟的视频，为视频理解与交互领域带来新的可能性。
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。
StableVideo - 通过文本驱动实现一致性扩散的视频编辑技术
GithubHuggingFaceStableVideodiffusion开源项目文本驱动视频编辑
StableVideo 通过采用最新的文本驱动一致性扩散算法，提供了创新的视频编辑技术。用户可以下载预训练模型和示例视频，用于视频帧的编辑和渲染。该工具支持多种配置，提供详细的安装和运行指南，便于在本地进行实验。借助 ControlNet 和 Text2LIVE 等开源资源，StableVideo 展示了其在视频处理领域的强大应用潜力。如果该项目对研究有帮助，请参考相关学术论文。
VEnhancer - 提升文本到视频生成质量的时空增强框架
AI视频处理GithubVEnhancer开源项目扩散模型空间时间增强视频生成
VEnhancer是一个时空增强框架，旨在提高文本到视频(T2V)生成模型的输出质量。该框架基于ControlNet结构，整合了预训练视频扩散模型的多帧编码器和中间块，构建可训练的条件网络。VEnhancer接收低分辨率关键帧和完整噪声潜在帧作为输入，通过噪声增强和下采样因子进行网络调节，从而生成更高质量、更连贯的视频内容。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
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