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

FeatUp - 提升任意模型特征空间分辨率的框架

FeatUpGithubICLR 2024分辨率提升开源项目模型无关框架特征上采样

FeatUp是一个模型无关的特征提升框架，可将任意模型的特征空间分辨率提高16-32倍，同时保持语义一致性。该框架支持DINO、CLIP和ResNet50等多种预训练模型，适用于图像分割、目标检测等视觉任务。FeatUp提供简洁的API接口和开源代码，为计算机视觉研究和应用开辟了新途径。

StreamMultiDiffusion - 基于区域语义控制的实时交互式图像生成

GithubStable Diffusion 3StreamMultiDiffusion实时生成开源项目文本到图像语义控制

StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复，能够显著降低生成延迟，适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。

ComfyUI_TensorRT - 利用TensorRT优化稳定扩散模型在NVIDIA RTX显卡上的性能

AI模型优化ComfyUIGithubNVIDIA GPUTensorRT开源项目稳定扩散

ComfyUI_TensorRT项目为ComfyUI提供了TensorRT节点，旨在优化NVIDIA RTX显卡上稳定扩散模型的性能。该项目支持多个版本的稳定扩散模型，包括SDXL、SVD和AuraFlow等。通过生成GPU专用的TensorRT引擎，实现了模型运行效率的显著提升。项目支持动态和静态引擎构建，适应不同的分辨率和批量大小需求。此外，项目还提供了详细的安装和使用指南，便于用户在ComfyUI中集成和应用。

SiT - 可扩展插值变换器融合流模型和扩散模型的图像生成新方法

GithubSiT图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型

SiT项目开发了可扩展插值变换器，这是一种基于扩散变换器的生成模型。通过灵活连接分布，SiT实现了对动态传输生成模型的模块化研究。在条件ImageNet 256x256基准测试中，SiT以相同的骨架和参数超越了DiT，并通过优化扩散系数获得了2.06的FID-50K分数。项目提供PyTorch实现、预训练模型和训练脚本，推动了图像生成技术的进步。

stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 - 高性能图片转视频生成模型，支持1024x576像素视频制作

GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能模型商业授权图像转视频开源项目模型生成式AI

Stable Video Diffusion 1.1是Stability AI开发的图像生成视频AI模型，基于SVD Image-to-Video [25 frames]优化而来。它可将单张图片转换为25帧、1024x576分辨率的短视频，采用6FPS帧率和Motion Bucket Id 127参数，输出效果比1.0版本更稳定。该模型适用于艺术创作、教育等领域，支持非商业和商业用途。用户可通过Stability AI的generative-models仓库获取和使用该模型。

HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法

AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率

HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法，无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务，适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务，为图像生成提供更高质量和效率。

Awesome-ECCV2024-ECCV2020-Low-Level-Vision - ECCV底层视觉研究论文与代码汇总

ECCVGithub图像处理底层视觉开源项目计算机视觉论文收集

本资源库汇集了ECCV2024和2020年底层视觉领域的论文及代码。涵盖超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪、恢复和增强等多个研究方向。项目提供了便捷的平台，使研究人员和开发者能够快速获取最新成果。此外，仓库还链接了CVPR、ICCV等相关会议论文集，以及底层视觉和AIGC研究组的整理资料。

SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术

GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测

SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。

Anime4K - 开源实时动漫画质优化算法

Anime4KGithub动画upscaling实时处理开源算法开源项目高质量

Anime4K是一套开源的实时动漫画质优化算法，专为1080p动漫设计。它能在实时播放中将画面上采样至4K分辨率，效果超越waifu2x。项目包含多种算法和着色器，如CNN上采样、去模糊和降噪等，可根据不同动漫和个人需求自定义。Anime4K致力于保留原始内容，为观众提供更多选择。该算法可在Windows、Linux和Mac等多个平台上实现。

ComfyUI_stable_fast - 整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率

AI绘图ComfyUIGithubTensorRTstable-fast开源项目性能优化

ComfyUI_stable_fast是一个实验性项目，整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率。该项目支持SD1.5、SDXL和SSD-1B等主流模型，兼容Lora和ControlNet功能。通过性能优化和灵活配置，用户可根据硬件条件选择最佳运行方式，实现更快速的AI图像生成。

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