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 ECCV2022 Github 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。

文档

Final2x - 跨平台高清图片超分辨率处理工具

AI模型Final2xGithub图像处理多平台支持开源项目超分辨率

Final2x是一个开源的跨平台图片超分辨率工具，提供多种模型包括RealCUGAN、RealESRGAN和Waifu2x，旨在无损质量地提升图片清晰度。支持各主要操作系统如Windows、MacOS和Linux，并允许用户自定义输出尺寸，适配多语言环境。

CogVideoX-5b-I2V - 开源图像到视频生成模型支持多种精度和量化推理

AI模型CogVideoXGithubHuggingface图像到视频开源项目模型深度学习视频生成

CogVideoX-5b-I2V是一个开源的图像到视频生成模型，参数规模为5B。该模型可生成6秒长、8帧/秒、720x480分辨率的视频，支持多种精度和量化推理。通过diffusers库可快速部署，单GPU运行时内存占用较低。模型提供量化推理功能，适用于小内存GPU，并可通过torch.compile加速。

PIA - 个性化图像动画的创新解决方案

GithubPIA动态图像图像动画开源项目文本-图像对齐高动作可控性

PIA是一种个性化图像动画方法，使用插件式模块在文本到图像模型中生成高运动可控性和强文本图像对齐的视频。它支持1024x1024图像，并且在16GB GPU内存下高效运行，兼容Colab和HuggingFace平台。PIA提供多种动画风格和控制参数，如运动幅度和循环动画。通过简便的环境设置和预训练模型下载，用户可以高效地进行图像动画制作。

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。

AnimeSR - 针对动画视频的高质量超分辨率模型

AnimeSRGithub动画视频开源项目深度学习神经网络超分辨率

AnimeSR是一个专为动画视频设计的超分辨率模型。该项目采用创新技术学习真实世界的动画视频超分辨率，有效提升视频清晰度和质量。AnimeSR提供预训练模型、推理脚本和训练代码，可处理单帧图像和视频。该模型在保持动画风格的同时，能实现更自然的纹理和背景恢复，并减少伪影。项目还发布了AVC数据集用于模型训练和测试。

Real-Time-Latent-Consistency-Model - 实时潜在一致性模型，支持多种图像转换管道

CUDAControlNetDiffusersGithubLatent Consistency ModelLoRA开源项目

此项目展示了使用Diffusers进行图像转换的实时潜在一致性模型（LCM），支持img2img、txt2img、ControlNet等多种管道。需要CUDA和Python 3.10等环境支持，提供详细的安装指南和使用示例。LCM + LoRAs可以在极少步骤内完成推理，加快处理速度。项目支持Docker部署，并提供不同平台的实时演示链接。

CamLiFlow - 双向相机LiDAR融合实现光流和场景流联合估计

CamLiRAFTGithub光流估计双向融合场景流估计开源项目计算机视觉

CamLiFlow和CamLiRAFT是利用双向相机-LiDAR融合进行光流和场景流联合估计的开源方法。这两种算法在FlyingThings3D和KITTI等数据集上实现了领先性能。CamLiRAFT改进了训练流程,增强了泛化能力,能够处理非刚性运动。该项目开源了预训练模型、结果和多数据集评估训练代码,为相关研究提供了有力基线。

sige - 提升图像编辑效率的空间增量生成引擎

GithubSIGE卷积优化图像编辑开源项目深度学习生成模型

SIGE是一种空间增量生成引擎，通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟，同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显，在NeurIPS 2022发表，并开源了代码和基准数据集。

Awesome-Optical-Flow - 光流研究与应用的顶级文章合集

GithubJoint LearningMulti-Frame Supervised ModelsOptical FlowSupervised ModelsUnsupervised Models开源项目

该项目整合了来自CVPR、ECCV、ICCV等顶级会议的最新光流技术研究文章，展示了该领域的前沿成果。内容涵盖监督模型、多帧监督模型、半监督模型、数据合成、无监督模型、联合学习、特殊场景以及应用等多个方面，提供详细的资源链接和代码库。这是学术研究者和行业从业者获取光流技术最新进展和实践指南的理想平台。点击了解详细内容，获取光流技术在不同场景中的应用案例。

DiffIR - 创新扩散模型提升图像修复效率

DiffIRGithubICCV2023图像恢复开源项目扩散模型深度学习

DiffIR是一种专为图像修复设计的创新扩散模型。它结合了紧凑的图像修复先验提取网络、动态图像修复变换器和去噪网络，相比传统扩散模型实现了更快速、稳定的图像恢复。在多项图像修复任务中，DiffIR展现出最先进的性能，同时大幅降低计算成本，为图像修复技术开辟了新的发展方向。

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