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

sd-controlnet-depth - 结合深度估计的文本到图像扩散模型

ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型深度估计稳定扩散

ControlNet通过深度估计条件增强了Stable Diffusion等模型，允许在个人设备和高性能集群上进行快速训练，即使数据集较小。开发者Lvmin Zhang与Maneesh Agrawala提出的模型具有灵活性，加强了扩散模型的控制方式，推进应用实现。其多种检查点以不同条件训练，提供精细的生成控制。

gan-compression - 条件生成对抗网络的高效压缩技术

GAN CompressionGithub图像生成开源项目性能优化条件生成对抗网络模型压缩

GAN Compression项目提出了一种通用的条件生成对抗网络压缩方法,可将pix2pix、CycleGAN等模型的计算量减少9-29倍,同时保持视觉质量。该方法适用于多种生成器架构和学习目标,支持配对和非配对数据。项目开源了预训练模型、演示和教程,便于研究和应用。

DeepCrack - 深度学习驱动的自动裂缝检测网络

DeepCrackGithub卷积神经网络图像处理开源项目深度学习裂缝检测

DeepCrack是一种端到端深度卷积神经网络，用于自动裂缝检测。该网络通过学习分层卷积特征来表示裂缝，融合多尺度特征以捕捉线性结构。基于SegNet架构，DeepCrack在三个挑战性数据集上平均F值超过0.87，性能优于现有方法。项目提供四个裂缝数据集和预训练模型，为相关研究提供支持。

contrastive-unpaired-translation - 基于对比学习的无监督图像转换

Contrastive Unpaired TranslationCycleGANGithubPyTorch图像到图像转换对比学习开源项目

CUT项目提供了一种基于PyTorch的无监督图像间转换方法，采用局部对比学习和对抗学习技术。该方法较CycleGAN具备更快的训练速度和更低的内存占用，并且无需手工设计损失函数和反向网络，适合单图像训练。支持Linux或macOS系统及Python 3环境，适合在NVIDIA GPU上运行，整个训练和测试流程简单易操作。该项目由UC Berkeley和Adobe Research团队开发，并在ECCV 2020会议中展示。

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。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

Talk-to-Edit - 基于自然语言的AI人脸精细编辑技术

CelebA-DialogGithubStyleGAN2Talk-to-Edit人脸编辑对话系统开源项目

Talk-to-Edit是一个基于自然语言对话的人脸编辑系统，可精细调整刘海、眼镜、胡须、微笑和年龄等五种面部特征。该系统整合了语言理解和图像生成技术，支持128x128和1024x1024分辨率的图像处理。项目还发布了CelebA-Dialog数据集，为视觉-语言人脸任务研究提供资源。

ReNoise-Inversion - 迭代重噪图像反演方法提升重建精度和编辑效果

AI图像处理GithubReNoise图像反演开源项目扩散模型迭代噪声

ReNoise-Inversion项目开发了一种创新的图像反演方法，利用迭代重噪机制提高重建精度，同时保持低操作成本。该方法适用于多种采样算法和模型，包括最新的加速扩散模型。实验表明，ReNoise技术在精确度和速度方面表现优异，同时保持了图像的可编辑性。这一技术为基于文本的真实图像编辑开辟了新途径。

sige - 提升图像编辑效率的空间增量生成引擎

GithubSIGE卷积优化图像编辑开源项目深度学习生成模型

SIGE是一种空间增量生成引擎，通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟，同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显，在NeurIPS 2022发表，并开源了代码和基准数据集。

realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术

AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型

Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库，从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证，项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示，用户可以生成多种符合视觉需求的图像，适用于多个创意领域。

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