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

ffcv-imagenet - 高效ImageNet训练框架提升模型性能

GithubImageNetPyTorchResNetffcv开源项目深度学习

ffcv-imagenet是一个高效的ImageNet训练框架，采用单文件PyTorch脚本实现。该项目能在标准方法1/10的时间内达到相同精度，支持多GPU并行和多模型同时训练。框架提供丰富的配置选项，结合FFCV数据加载和优化训练流程，使研究人员能更快迭代实验并获得高质量模型。项目还包含多种预设配置，适用于不同的训练需求和硬件环境。

Coloring-greyscale-images - 基于神经网络的黑白图像自动上色技术

GANGithubKerasNeural NetworksTensorflow图像上色开源项目

通过本教程，学习如何利用神经网络为黑白照片自动上色。从基础到高级的GAN版本，逐步增加网络复杂度和自动化训练流程。教程覆盖安装步骤、数据集推荐及使用指南，适合各级用户。

keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案

Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉

keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包，集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程，支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型，在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。

upscayl - AI算法放大和增强低分辨率图像的工具

AI图像增强GithubReal-ESRGANUpscayl图像放大开源软件开源项目热门

Upscayl是一款利用先进的AI算法放大和增强低分辨率图像的软件，可以无损放大图像，体验几乎如同魔术一般。该工具支持多种操作系统，包括Linux、macOS和Windows，并提供便携方式安装。用户可通过项目官网或GitHub最新发布部分下载最新版本。此外，Upscayl还提供详尽的文档支持和教程引导，帮助用户更好地使用软件进行图像处理。

SupaRes - 全方位智能图像优化与增强服务

AI工具AI技术SupaRes图像优化图像增强超分辨率

SupaRes是一个一站式自动化智能图像处理平台，为网页设计、房地产、营销和出版等多个行业提供高效服务。其功能涵盖超分辨率、人脸增强、色调调整和去噪等。平台集成了强大的图像管理、团队协作和云存储功能。借助先进的AI技术和高性能硬件设施，SupaRes确保快速处理速度和优质服务。新用户可免费注册体验这一全方位智能图像增强平台，享受AI驱动的图像优化体验。

MDT - MDTv2图像合成模型：更快收敛和卓越性能

GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉

MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。

Realistic_Vision_V1.4 - 写实人物AI渲染模型支持8K超高清输出

GithubHuggingfaceNovaXLStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练

Realistic Vision 是一款基于Stable Diffusion的开源人物写实模型，可生成具有自然皮肤纹理和光影效果的8K人物图像。模型集成Euler A和DPM++采样器，并提供优化的提示词模板，有效降低图像畸变。主要应用于人物写真、肖像和角色设计等创作领域。

SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现

COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目

SSD是一种高效的目标检测框架，利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本，支持VGG架构并且易于扩展到其他变种，如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块，用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估，支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。

diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑

Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉

diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架，用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型，支持FFHQ、LSUN等数据集，实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本，为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。

controlnet-depth-sdxl-1.0 - ControlNet Depth与Stable Diffusion XL结合提升图像生成质量

ControlNetGithubHuggingface图像处理图像生成开源项目模型深度学习深度检测

项目ControlNet Depth SDXL 1.0结合Zoe和Midas检测器，通过ControlNet与Stable Diffusion XL技术提升图像生成的质量与多样性。该工具支持不同分辨率的图像处理，可选择双重检测器和多种调度器优化生成过程，是实现高质量图像生成的强大解决方案。

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