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

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

KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱，涵盖最新深度学习模型

BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目

KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码，支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂，并附有详细指南，即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新，确保用户体验最新技术进展。

aura-sr - 基于GAN的真实世界图像超分辨率增强工具

AuraSRGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率

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。

iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法

GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率

iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。

VSGAN-tensorrt-docker - 基于TensorRT的视频超分辨率和帧插值加速方案

GithubTensorRT帧插值开源项目深度学习加速视频处理超分辨率

该项目利用TensorRT加速视频超分辨率和帧插值模型，致力于提供最快的推理速度。支持Rife、RealCUGAN、GMFupSS等多种模型架构，同时提供CUDA和TensorRT版本。项目集成了自动去重、镜头边界检测等功能，并支持多GPU。通过Docker，可以方便地部署和使用这些高性能模型。

Fast-SRGAN - 基于Pixel Shuffle的SR-GAN实时超分辨率视频放大

Fast-SRGANGithubPython 3.10像素洗牌开源项目超分辨率预训练模型

Fast-SRGAN是一个开源项目，基于SR-GAN架构和Pixel Shuffle技术，旨在实现实时超分辨率视频放大。实验证明，在MacBook M1 Pro GPU上可以达到720p视频的30fps处理速度。项目提供预训练模型并支持自定义训练参数，用户可通过配置文件或命令行参数进行设置并在Tensorboard上监控训练进度。欢迎社区贡献意见和改进。

RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率

GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制

RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。

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。

image-restoration-sde - 创新图像恢复方法结合SDE和扩散模型的IR-SDE与Refusion

GithubIR-SDERefusionSDE图像恢复开源项目深度学习

该项目提出IR-SDE和Refusion两种图像恢复方法。IR-SDE采用均值回复随机微分方程,在多项任务中达到最优性能。Refusion整合潜空间扩散模型,可处理大尺寸真实图像。这些技术适用于合成和实际数据集,有效解决图像去雨、去雾、去阴影等问题。项目开源完整PyTorch实现代码,并提供预训练模型和使用指南。

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。

sd-webui-stablesr - 提高图像超分辨率，适用于各种类型的图片处理

Automatic1111 WebUIGithubJianyi WangStable DiffusionStableSR开源项目超分辨率

此页面介绍了StableSR项目及其主要功能和用途。StableSR显著提升了图像细节和色彩准确度，并降低显存需求，适用于综合性图像处理。提供了SD2.1 768和512版本以支持高分辨率处理。此外，项目通过负提示词进一步优化图像质量，适合摄影、动漫及AIGC图像的超分辨率处理，且提供详细的安装和使用指南。

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