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

EdgeConnect 图像修复生成对抗网络边缘生成器 Python Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Keras-GAN - 多种生成对抗网络（GAN）的Keras实现与教程

GithubKeras-GAN图像生成开源项目机器学习深度学习生成对抗网络

该项目包含多种Keras实现的生成对抗网络（GAN），如AC-GAN、CycleGAN、Pix2Pix等，基于研究论文，提供核心概念的实现与详细教程。欢迎社区贡献以扩展更多GAN变体。

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。

sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成

ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型

该项目介绍了ControlNet神经网络结构，通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型，适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习，且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点，涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测，丰富了大规模扩散模型的控制方式，有助于推进相关应用的发展，最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。

sd-face-editor - Stable Diffusion面部修复与表情编辑工具

AUTOMATIC1111Face EditorGithubStable Diffusion开源项目生成图像面部编辑

sd-face-editor是一款面部修复与表情编辑的工具，基于Stable Diffusion。通过检测、裁剪、重构与融合等步骤，实现面部修复与表情变化，支持多面部编辑和现有图像修复，适用于多种图像优化需求。

night-enhancement - 将层分解与光效抑制结合的无监督夜间图像增强方法

ECCVGithub图像处理夜间图像增强开源项目无监督学习计算机视觉

这个项目提出了一种新型无监督夜间图像增强方法,结合层分解和光效抑制技术来提升夜间图像质量。该方法能有效去除不必要的光效,同时提高图像整体可见度。在多个低光照数据集上,这种方法展现出优异性能,为夜间图像处理领域开辟了新思路。项目公开了源代码、预训练模型和数据集,便于研究人员进行深入研究和应用。

ddpm-ema-celebahq-256 - 无条件图像生成的高效去噪扩散模型

CIFAR10DDPMGithubHuggingfaceProgressiveGAN噪声调度器图像合成开源项目模型

项目通过去噪扩散概率模型实现高质量无条件图像生成，结合无平衡态热力学概念，在CIFAR10和256x256 LSUN数据集上取得了优异的Inception和FID评分。用户可以灵活选择噪声调度器以平衡生成质量与速度，该模型也支持渐进式无损压缩，作为自动回归解码的推广。详情请参照官方推理与训练示例。

DesignEdit - 基于多层潜在表示的统一精准图像编辑框架

DesignEditGithubStable Diffusion人工智能图像编辑多层潜在分解开源项目

DesignEdit是一个创新图像编辑项目，采用多层潜在表示技术实现统一精准的编辑功能。支持对象移除、缩放、平移、移动、调整大小和翻转等操作，还可进行跨图像合成和排版重设。基于Stable Diffusion XL 1.0实现，无需额外训练即可使用。项目提供Gradio交互界面，简化了复杂的图像编辑过程。这个开源项目展示了AI在图像编辑领域的应用前景。

PnPInversion - 先进的扩散模型逆向技术，仅需3行代码即可提升图像编辑效果

GithubPnPInversion图像反演图像编辑开源项目性能评估扩散模型

PnPInversion是一种新型扩散模型逆向方法，通过在源扩散分支纠正逆向偏差，仅需3行代码即可提升图像编辑效果。该技术在保持原图内容的同时提高编辑保真度。研究还提出PIE-Bench基准测试集，包含700张多样化场景和编辑类型的图像。评估显示PnPInversion在编辑性能和推理速度上均优于现有方法。

epiCRealism - Stable Diffusion模型实现真实感图像生成

AI绘图GithubHuggingFaceHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型模型

epiCRealism是一个基于Stable Diffusion的开源模型，专注于生成高质量真实感图像。该模型支持多种场景创作，包括人像、风景和幻想题材，能够呈现细腻的细节和逼真效果。epiCRealism易于集成到各类图像生成项目中，为创作者和开发者提供了实现视觉创意的有力工具。

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