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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PythonGithub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
DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合
CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目
DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。
pix2pix - 利用条件对抗网络的图像到图像翻译实现
Conditional Adversarial NetworksCycleGANGithubImage-to-Image TranslationPyTorchpix2pix开源项目
使用条件对抗网络实现图像到图像翻译，支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果，并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型，并附有详细的安装、训练和测试指南。
control_v11f1e_sd15_tile - 基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型模型深度学习
control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合，该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理，还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像，为数字图像处理提供了新的解决方案。
control_v11p_sd15_canny - 边缘检测控制模型实现精准AI图像生成
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型计算机视觉
control_v11p_sd15_canny是基于Stable Diffusion v1.5的ControlNet模型，用于边缘检测图像控制。该模型利用Canny算法生成的边缘图作为输入，精确控制AI图像生成。作为ControlNet v1.1的组成部分，它在数据质量和性能上较1.0版本有所提升。通过简单的Python代码即可实现，适用于艺术创作和图像编辑。
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络（GAN）如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore，未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南，并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员，项目中展示了技术实现的详细结果，还提供了参考文献和讨论资源。
control_v11p_sd15_softedge - 软边缘检测控制模型 优化稳定扩散图像生成效果
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型稳定扩散软边缘
control_v11p_sd15_softedge是基于ControlNet v1.1的软边缘检测图像控制模型。它能精确控制Stable Diffusion的图像生成过程，支持多种图像处理任务。相比前代模型，优化了训练数据集，提升了边界感知能力，解决了灰度图像过拟合问题，具有更强的鲁棒性。该模型可用于艺术创作、图像编辑等领域，为用户提供更灵活的图像生成控制。
pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑
GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率
此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法（如2048x1024），可以将语义标签图转化为真实感图像，或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU，提供详细的安装、测试和训练指南，支持多GPU和自动混合精度训练。
pytorch-inpainting-with-partial-conv - PyTorch实现基于部分卷积的不规则孔洞图像修复
Githubpytorch图像修复开源项目深度学习计算机视觉部分卷积
这是Liu等人论文《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》的非官方PyTorch实现。项目提供了基于部分卷积的不规则孔洞图像修复方法，包含数据预处理、模型训练、微调和测试的完整流程。尽管尚未完全复现原论文结果，但已展示了部分测试集的修复效果。此实现为研究人员和开发者提供了探索这一图像修复技术的基础。
BrushNet - 双分支扩散结构实现即插即用图像修复模型
BrushNetGithub图像修复开源项目扩散模型深度学习计算机视觉
BrushNet是一种新型图像修复模型，采用双分支扩散结构，可集成到预训练扩散模型中。通过分离遮罩图像特征和噪声潜在表示，并对预训练模型实施像素级控制，提高了图像修复效果。该模型适用于通用场景和特定应用，为图像编辑和生成提供了新的解决方案。
CAT - 创新图像恢复模型 强化远程特征建模
GithubTransformer卷积神经网络图像修复开源项目自注意力机制长程依赖
CAT是一种创新的图像恢复模型,采用矩形窗口自注意力机制扩大特征提取范围。模型通过水平和垂直矩形窗口并行聚合特征,实现窗口间交互。结合CNN的局部特性,CAT在全局-局部特征耦合方面表现出色。实验证实该方法在多种图像恢复任务中超越了现有技术水平。
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