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

DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络

CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型

DenseNet通过每层与其他层的直接连接，提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高，支持CIFAR和ImageNet数据集，提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码，适合研究和应用。

resnet-50 - ResNet v1.5模型及其应用于图像识别

GithubHuggingfaceImageNetResNet-50卷积神经网络图像分类开源项目模型残差学习

ResNet v1.5模型采用残差学习和跳跃连接技术，可以训练更深的网络，提升图像识别精度。该版本在3x3卷积中进行下采样，与v1版相比略降性能但提升准确率。在ImageNet-1k数据集上预训练后，适合用于图像分类任务，并可通过Hugging Face平台进行微调。

HRDA - 突破性多分辨率域适应语义分割方法

GithubHRDA域适应多尺度开源项目语义分割高分辨率

HRDA是一种创新的多分辨率训练方法，用于无监督域适应的语义分割。它结合高分辨率裁剪保留细节和低分辨率裁剪捕获长程上下文，同时控制GPU内存占用。HRDA在多个基准测试中显著超越现有方法，并可扩展至域泛化。这种方法为自动驾驶等实际应用中的域适应问题提供新思路，推动了计算机视觉技术在复杂场景下的应用。

resdet - 精确识别放大图像原始分辨率的开源工具

FFTGithubresdet分辨率检测图像处理开源项目源代码

resdet是一个开源的图像分析工具，专注于检测经过放大处理的图像的原始分辨率。通过分析图像的频域特征，resdet能准确识别图像在放大前的分辨率。该工具支持多种图像格式和视频帧，并提供API接口方便集成。resdet适用于图像去重、质量评估等需要判断图像是否被放大的场景。其核心算法利用离散余弦变换，有效识别重采样过程中的频域特征。

RestoreFormerPlusPlus - 先进的高质量人脸图像修复技术

AIGithubRestoreFormer++人脸修复图像处理开源项目深度学习

RestoreFormerPlusPlus是一种高级人脸图像修复方法，采用全空间注意力机制和扩展退化模型(EDM)提高修复效果的保真度和真实感。该方法利用丰富的上下文信息和高质量先验，提升了对真实场景的适应性和通用性。项目开源了预训练模型、推理代码和在线演示，为研究和开发人员提供了实现高质量人脸图像修复的便捷工具。

sd-x2-latent-upscaler - Stable Diffusion专用潜在空间图像放大器

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像上采样开源项目模型模型训练潜在空间

sd-x2-latent-upscaler是为Stable Diffusion设计的潜在空间图像放大模型，能在GPU上对生成的潜在图像进行2倍放大。它实现了快速的文本到高分辨率图像生成流程，与所有Stable Diffusion检查点兼容。该模型由Katherine Crowson和Stability AI合作开发，在LAION-2B数据集的高分辨率子集上训练，为图像生成研究和创作提供了有力工具。

SUPIR - 探索真实感图像增强的最新AI技术

AI技术GithubSUPIR图像处理图片恢复开源项目热门非商业使用

SUPIR借助先进的AI技术，为用户提供了下一级别的图像处理和上采样体验。该技术专为处理真实世界中的图像恢复而优化，确保图片质量和细节的极致呈现。无论您是摄影爱好者、数字艺术家还是图像增强爱好者，都可以免费试用并体验其卓越性能。

Hyper-SD - 快速生成高质量图像的扩散模型加速技术

ControlNetGithubHuggingfaceHyper-SDLoRASDXLtext-to-image开源项目模型

Hyper-SD是一种扩散模型加速技术,通过1到8步的快速推理生成高质量图像。该技术提供适用于FLUX.1-dev、SD3、SDXL和SD1.5等基础模型的LoRA和UNet检查点,并与ControlNet等技术兼容。Hyper-SD可应用于文本生成图像、涂鸦生成等多种场景,为AI图像创作提供高效便捷的解决方案。

TempestV0.1 - 基于600万图像数据的超高分辨率AI生成引擎

GithubHuggingfaceTempestV0.1人工智能模型图像生成开源项目模型深度学习高分辨率

TempestV0.1是一个基于600万张高质量图像数据集训练的AI图像生成模型。它支持1400x2100至4800x7200的超高分辨率输出，经过300万次迭代训练，在细节和纹理表现上有出色表现。该模型提供Base和Artistic两个版本：Base版本生成连贯的图像，Artistic版本则具有更强的艺术表现力。TempestV0.1适用于需要高分辨率、高质量图像输出的各种场景。

Retinexformer - Retinexformer：高效低光照图像增强工具，支持15个基准测试和超高分辨率

GithubICCV 2023NTIRE 2024Retinexformer低光照图像增强开源项目高分辨率图像

Retinexformer是一个低光照图像增强项目，支持超过15个基准测试和超高分辨率图像（最高4000x6000）。该项目在NTIRE 2024挑战中获得第二名，提供代码、预训练模型和训练日志。Retinexformer框架支持分布式数据并行和混合精度训练，自适应分割测试策略显著提升模型性能。

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