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NAFNet

无需非线性激活函数的图像修复网络

NAFNet图像修复图像去噪图像去模糊超分辨率Github开源项目

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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介绍相关项目
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。
DiffIR - 创新扩散模型提升图像修复效率
DiffIRGithubICCV2023图像恢复开源项目扩散模型深度学习
DiffIR是一种专为图像修复设计的创新扩散模型。它结合了紧凑的图像修复先验提取网络、动态图像修复变换器和去噪网络，相比传统扩散模型实现了更快速、稳定的图像恢复。在多项图像修复任务中，DiffIR展现出最先进的性能，同时大幅降低计算成本，为图像修复技术开辟了新的发展方向。
KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱，涵盖最新深度学习模型
BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目
KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码，支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂，并附有详细指南，即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新，确保用户体验最新技术进展。
AOT-GAN-for-Inpainting - 基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术
AOT-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率
AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型，旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术，分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式，而SoftGAN则通过改进判别器训练，提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。
GFPGAN - 提升图像细节和自然效果的实用人脸修复算法
AI绘图GFPGANGithub图像处理开源项目生成式对抗网络面部修复
GFPGAN利用预训练的StyleGAN2等人脸生成网络进行盲人脸修复。项目提供多种在线演示，包括Huggingface Gradio和Colab，支持增强背景区域，适用于各种质量的图像输入。最新1.4版本生成更多细节并保持身份一致性。无需CUDA扩展的清洁版本适用于多平台运行。
BAD-Gaussians - 基于高斯散射的3D场景去模糊重建与新视角合成技术
3D重建BAD-GaussiansGithub图像去模糊开源项目新视角合成高斯散射
BAD-Gaussians是一种创新的3D场景重建方法，结合束调整和高斯散射技术，有效处理运动模糊图像。该方法不仅能实现高质量的图像去模糊，还可合成新视角场景。基于nerfstudio框架实现，BAD-Gaussians支持多种数据集和训练模式，为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。
daclip-uir - 利用视觉语言模型控制实现通用图像修复
AI技术DA-CLIPGithub图像恢复开源项目视觉语言模型训练数据集
DA-CLIP模型通过视觉语言控制实现通用图像修复。用户可以通过多种方式使用预训练模型，如Gradio应用测试图像，或通过提供的代码示例和数据准备步骤进行训练和评估。该项目提供解决多种真实世界图像退化问题的方法，并提供多种预训练模型供下载。功能和性能的持续更新显著提升了其在图像修复中的适用性。
blur-kernel-space-exploring - 基于编码模糊核空间的图像去模糊新方法
Github图像去模糊开源项目数据增强模糊内核空间深度学习计算机视觉
这个项目开发了一种新颖的图像去模糊技术，通过编码模糊核空间来处理各种模糊类型。该方法采用交替优化算法，可以处理未知的模糊情况，并且易于集成到深度学习模型中。这一技术不仅适用于图像去模糊，还可用于数据增强和模糊生成等相关任务。
dm_nfnet_f0.dm_in1k - NFNet：无归一化层的高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kNFNettimm图像分类开源项目模型特征提取
dm_nfnet_f0.dm_in1k是一款基于NFNet（无归一化网络）架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，拥有7150万参数，计算量为7.2 GMACs。通过采用Scaled Weight Standardization技术和策略性放置的标量增益，该模型无需使用归一化层即可实现高性能。dm_nfnet_f0.dm_in1k适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种任务，为大规模图像识别应用提供了高效解决方案。
DeSRA - GAN超分辨率模型伪影智能检测与消除
DeSRAGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率
DeSRA项目开发了创新方法，用于检测和消除GAN实际场景超分辨率模型中的伪影。该方法能高效识别伪影区域，通过微调策略消除同类伪影，只需少量样本即可。这一技术突破缩小了超分辨率算法在实际应用中的差距，为图像质量提升开辟了新途径。
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