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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

Image Super-Resolution Keras Residual Dense Networks PSNR GAN Github 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。

文档

CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成

AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节

CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成，这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。

InstructIR - 基于人类指令的高质量图像修复新方法

GithubInstructIR图像修复图像去噪图像去雨图像增强开源项目

InstructIR项目利用人类书写的自然语言指令，引导神经模型进行全能型图像修复。该模型在图像去噪、去雨、去模糊、去雾和提升低光图像等多个任务上实现了最新成果，并在多个基准测试中比现有方法提升了+1dB，树立了文本引导图像修复与增强的新标准。

deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源，

Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型

为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源，从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台，您可以迅速找到所需资源，掌握最前沿的深度学习技术。

HyperInverter - 超网络技术实现高质量StyleGAN图像反演

GAN反演GithubStyleGAN人脸生成图像编辑开源项目超网络

HyperInverter是一种两阶段StyleGAN反演方法,结合编码器和超网络实现高质量图像重建、良好可编辑性和快速推理。实验表明,该方法在保持编码器级推理速度的同时,重建质量显著优于现有编码器方法,接近优化方法。在人脸和建筑图像上均取得出色效果。

DiffBIR - 基于扩散模型的多任务盲图像修复方法

DiffBIRGithub人脸修复图像修复开源项目扩散模型盲图像超分辨率

DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法，可处理多种图像退化问题，如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构，先进行退化移除，再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果，能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。

StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架

AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习

StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。

qkeras - Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型

GithubKerasQKerasTensorFlow开源项目深度学习量化

QKeras 是一个针对 Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型。项目设计遵循用户友好、模块化和易扩展的原则，包括 QDense 和 QConv2D 等多种量化层。QTools 用于辅助硬件实现和能耗估算，AutoQKeras 可以自动进行模型量化和重新平衡。此项目提供简单易用的界面，适用于快速原型设计、前沿研究和生产环境。

Bigjpg - 基于深度学习的图像超分辨率放大工具

AI图像放大AI工具图像超分辨率在线工具无损放大深度卷积神经网络

Bigjpg是一款利用深度卷积神经网络技术的图像放大工具，专为动漫插画和普通照片优化。该工具在放大图像时能智能降噪和消除锯齿，保持画质。支持2-16倍放大，最大可处理50MB文件。提供网页版、多平台客户端和API接口，是一个全面的图像超分辨率解决方案。

ArtGAN - 深度学习驱动的艺术品生成与分类开源项目

ArtGANGithub图像分类开源项目数据集深度学习艺术生成

ArtGAN是一个融合深度学习与艺术的开源项目，专注于艺术作品的生成和分类。项目包含WikiArt数据集、改进的ArtGAN模型用于条件合成图像和艺术品，以及深度卷积网络用于绘画分类。通过生成高质量肖像画，ArtGAN展示了AI在艺术领域的应用潜力。该项目不仅为学术研究提供了重要资源，还为艺术创作和鉴赏开拓了新视角。项目由三个主要部分组成：精炼的WikiArt数据集、用于条件合成图像的改进ArtGAN模型，以及用于绘画分类的深度卷积网络。这些组件共同构成了一个全面的艺术智能研究平台，为探索AI与艺术的交叉领域提供了有力支持。

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