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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
kandinsky-2-2-decoder-inpaint - Kandinsky 2.2的文本引导图像修复及生成新方法
CLIP模型GithubHuggingfaceKandinsky 2.2图像合成开源项目扩散模型文本到图像模型
Kandinsky 2.2结合Dall-E 2和潜在扩散技术，融入CLIP模型进行文本与图像编码，并实现跨CLIP模态空间的图像扩散映射，提升视觉表现力。支持文本引导的图像修复，并整合于diffusers库。用户可通过修改掩码格式进行编辑。本版本在解析性能上进行了优化，在COCO_30k数据集的零样本测试中表现出色，FID指标显示显著提升。
stable-diffusion-inpainting - 开源AI模型实现图像修复和高质量生成
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion修复绘画图像生成开源项目文本转图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一个开源的文本到图像生成和修复模型。它基于潜在扩散技术,可根据文本描述生成高质量图像,并能对现有图像进行智能修复。该模型在LAION-Aesthetics数据集上训练,支持512x512分辨率输出。适用于艺术创作、设计等领域,但不应用于生成有害内容。目前主要支持英文输入,其他语言效果可能有限。
control_v11e_sd15_ip2p - 更好地控制扩散模型的图像处理能力
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目扩散模型条件输入模型稳态扩散
本项目利用ControlNet v1.1提供了一种神经网络结构，能够通过附加条件控制预训练的大型扩散模型，与Stable Diffusion兼容。其支持指令化像素到像素的控制，通过边缘图、分割图和关键点等条件输入丰富图像生成方式。即便在小规模数据集下，ControlNet也能在个人设备上快速训练，相关源码及文档可在HuggingFace平台获取，适用于多种图像生成任务，提升图像处理灵活性。
RestoreFormer - 盲脸修复的跨域注意力模型
GithubRestoreFormer++人脸修复开源项目深度学习盲恢复高质量
RestoreFormer利用多头交叉注意力层实现高质量盲脸修复，其特点是从高质量字典中提取关键-值对用于面部重建。2023年9月项目添加了在线演示和更用户友好的推理方法，2023年1月新增了测试数据集。源代码和资源在GitHub提供，并包含详细的数据集准备和模型训练指南，支持多种评估指标。
dreamshaper-8-inpainting - 基于Stable Diffusion的多风格图像修复和编辑模型
DreamshaperGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像修复开源项目模型绘画模型
dreamshaper-8-inpainting是Stable Diffusion的改进版图像修复模型。它在保持原图风格的同时，提供高质量的修复和编辑功能。该模型支持写实和动漫等多种风格，可通过文本提示词引导修复效果。它适用于不同分辨率的图像，特别适合局部修复和创意编辑。相比前代，该版本改进了LoRA支持，并在NSFW内容处理和真实感表现方面有所提升。
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 - AI驱动的图像生成和局部修复模型 支持高分辨率编辑
GithubHuggingfaceSDXL人工智能修复图像生成开源项目模型绘画
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1是基于Stable Diffusion XL的AI图像生成和修复模型。该模型支持根据文本提示生成逼真图像，并能进行局部编辑和修复。采用1024x1024分辨率训练，可实现高质量图像处理。用户通过提供原图、蒙版和文本描述，即可完成精准图像编辑。这一工具适用于艺术创作、设计和研究等领域，但仍存在一些限制，例如无法生成可读文本。
InstructIR - 基于人类指令的高质量图像修复新方法
GithubInstructIR图像修复图像去噪图像去雨图像增强开源项目
InstructIR项目利用人类书写的自然语言指令，引导神经模型进行全能型图像修复。该模型在图像去噪、去雨、去模糊、去雾和提升低光图像等多个任务上实现了最新成果，并在多个基准测试中比现有方法提升了+1dB，树立了文本引导图像修复与增强的新标准。
Forgedit - 基于学习和遗忘的文本引导图像编辑方法
ForgeditGithub图像编辑开源项目扩散模型文本引导深度学习
Forgedit是一种新型文本引导图像编辑方法，采用视觉-语言联合优化框架，能在30秒内重建原始图像。该方法在扩散模型的文本嵌入空间中引入向量投影机制，实现身份相似度和编辑强度的独立控制。Forgedit还提出了新的遗忘机制，解决了在单图像上微调扩散模型时的过拟合问题。基于Stable Diffusion构建的Forgedit在TEdBench基准测试中表现优异，CLIP评分和LPIPS评分均超过了之前的最佳方法。
controlnet-tile-sdxl-1.0 - ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索
ControlNet Tile SDXLGithubHuggingface人工智能图像去模糊图像超分辨率开源项目模型生成式图像处理
该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines，支持多种比率和倍数的放大，简化了操作过程，并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例，可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像，提高细节再现能力。
NAFNet - 无需非线性激活函数的图像修复网络
GithubNAFNet图像修复图像去噪图像去模糊开源项目超分辨率
NAFNet是一种无需非线性激活函数的图像修复网络，通过简单的基线超过现有SOTA方法并显著降低计算成本。在GoPro数据集上，该网络的图像去模糊性能达到33.69 dB PSNR，在SIDD数据集上的图像去噪性能为40.30 dB PSNR，均显著超越前代SOTA性能。NAFNet适用于图像去噪、去模糊和立体图像超分辨率等任务。
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