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

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译

CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。

Deep-RL-Keras - 模块化实现深度强化学习算法，支持A2C、A3C、DDPG、DDQN

Actor-Critic算法GithubKeras优化算法开源项目深度Q学习深度增强学习

本项目在Keras框架下实现了多种常用的深度强化学习算法模块化，包括A2C、A3C、DDPG、DDQN等。用户可以通过命令行参数运行不同的RL算法，并在OpenAI Gym环境中进行训练。项目支持模型可视化和Tensorboard监控，提供详细的算法说明和使用案例，帮助用户理解和应用这些技术。

keras3 - R语言高级神经网络接口快速构建深度学习模型

APIGithubKerasR语言开源项目深度学习神经网络

keras3是R语言的高级神经网络接口，专注于快速实验和构建深度学习模型。它支持CPU和GPU无缝运行，提供用户友好的API。项目内置支持卷积网络和循环网络，支持多种网络架构。keras3适用于构建各类深度学习模型，帮助研究人员快速将想法转化为结果。

Upscalepics - 通过AI技术提高图像的清晰度和分辨率

AI图像增强AI工具Upscalepics图像分辨率超分辨率

Upscalepics是一款工具，专注于提升图像分辨率和品质，适合摄影师和设计师使用。通过现代机器学习技术，能够在不损失图像内容的前提下提升清晰度，支持多种图片格式。

UltraHighDefinition - 多场景通用的细致图像生成模型

AI生成GithubHuggingfaceLEOSAMsFilmGirlUltraLiberteRedmond图像生成开源项目模型稳定扩散

UltraHighDefinition项目结合了FilmGirlUltra和LiberteRedmond的图像特性，旨在生成细节丰富且多功能的高分辨率图像。该模型能为多种场景提供细致的视觉效果，包括电影风、幻想艺术和高对比度肖像等。通过生成大量样本，它展示了丰富的视觉组合和创意可能性，适用于摄影和艺术创作。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型

3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。

Nightmare AI - AI在线图像质量提升工具

AI图像增强AI工具Nightmare AIReal-ESRGAN图像质量提升超分辨率

Nightmare AI是一款强大的在线图像增强工具，能够显著提升照片、动漫和普通图像的质量和清晰度。它支持将图像放大至2K和4K分辨率，同时保持细节完整。基于先进的Real-ESRGAN技术，Nightmare AI提供照片去模糊、动漫优化和通用图像放大等功能。用户可以通过免费版本轻松体验这一AI驱动的图像增强技术，适用于需要高质量图像输出的各种场景。

ddpm-celebahq-256 - 高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型

DDPMGithubHuggingface图像合成图像降噪开源项目无条件图像生成模型深度学习

本项目使用去噪扩散概率模型，实现了高质量的图像合成，借鉴了不平衡热力学，创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配，并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分，在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm，ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型，并提供官方示例用于推理和训练。

edge-connect - 通过生成对抗网络模型提高细节再现的图像修复方法

EdgeConnectGithubPython图像修复开源项目生成对抗网络边缘生成器

EdgeConnect是一种新的图像修复方法，通过生成对抗网络模型提高细节再现。该方法包含两个步骤：首先生成图像中缺失区域的边缘，然后根据生成的边缘信息填补图像。此方法适用于Places2、CelebA及Paris Street-View等数据集。EdgeConnect引入新的边缘生成和图像补全技术，使修复结果更为真实自然。该项目基于Python和PyTorch实现，支持CUDA加速，提供完整的训练、测试和评估指南，并且免费提供预训练模型下载使用。

DreamlikePhotoReal2 - 高细节增强的超现实图像生成模型

AI绘图Dreamlike PhotoRealGithubHuggingface开源项目模型稳定扩散视觉效果高细节

Dreamlike PhotoReal 2模型通过集成840K VAE进行优化，突出细节。该项目结合稳定扩散与文本转图像技术，使其有能力生成高细节和照片级逼真的图像，如乡间别墅的少女或东京街头的时尚女性。该模型专为需要更高精度图像生成的艺术与设计工作者设计，兼容diffusers库。

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