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pytorch-inpainting-with-partial-conv

PyTorch实现基于部分卷积的不规则孔洞图像修复

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。

pytorch-AdaIN - PyTorch实现的实时风格迁移技术
AdaINGithubPyTorch开源项目深度学习计算机视觉风格迁移
这是基于论文《Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization》的非官方PyTorch实现。该项目提供实时任意风格迁移功能,包含预训练模型、测试脚本和训练选项。支持调整风格化程度、保留原始颜色和混合多种风格。适用于图像处理和艺术创作,提供了便捷的命令行界面。
RestoreFormerPlusPlus - 先进的高质量人脸图像修复技术
AIGithubRestoreFormer++人脸修复图像处理开源项目深度学习
RestoreFormerPlusPlus是一种高级人脸图像修复方法,采用全空间注意力机制和扩展退化模型(EDM)提高修复效果的保真度和真实感。该方法利用丰富的上下文信息和高质量先验,提升了对真实场景的适应性和通用性。项目开源了预训练模型、推理代码和在线演示,为研究和开发人员提供了实现高质量人脸图像修复的便捷工具。
neurvps - 神经消失点扫描算法及其实现
GithubNeurVPS卷积神经网络开源项目消失点检测深度学习计算机视觉
NeurVPS是一种用于图像消失点检测的深度学习算法。该算法采用几何启发的卷积运算符,结合数据驱动方法和几何先验,在多个数据集上超越了现有方法。项目提供PyTorch实现,包含模型训练、评估和预训练模型,便于研究人员复现实验。
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。
Paint-by-Example - 通过扩散模型进行示范导向的图像编辑
GithubHuggingfacePaint by Example图像编辑开源项目扩散模型自监督训练
该项目通过自监督训练,重新组合源图像及示范图像,避免了直接复制粘贴带来的伪影。采用任意形状掩码和无分类器指导,提升编辑过程的可控性,并通过一次性前向扩散模型实现高保真图像编辑。项目展示了对自然图像的高效可控编辑效果,提供了预训练模型、测试基准和量化结果,适用于图像编辑和生成的研究与应用。
imagen-pytorch - 文本到图像合成技术,基于Pytorch的Imagen实现
GithubImagenPytorchT5模型开源项目文本到图像神经网络
Google的Imagen是一种基于Pytorch实现的文本到图像神经网络,被视为此领域的新技术标杆。它采用简化的架构和优化的设计,例如级联DDPM、动态剪辑和内存高效的Unet设计。该项目在从文本转换成图像的合成过程中,表现出了相比DALL-E2的显著优势,为研究人员和开发者提供了实用的图像生成工具。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
BasicSR - 基于PyTorch的图像视频复原工具箱 实现多种先进算法
BasicSRGithubPyTorch图像复原开源项目视频复原超分辨率
BasicSR是基于PyTorch的图像和视频复原工具箱,实现了ESRGAN、BasicVSR等多种先进算法。它支持超分辨率、去噪、去模糊等任务,并提供训练测试指南、数据集准备工具和模型库。该项目为图像复原研究提供了一个功能丰富的开源平台,方便研究人员进行算法开发和性能对比。
autoregressive-diffusion-pytorch - 自回归扩散模型:无向量量化的图像生成方法
GithubPyTorch图像生成开源项目深度学习神经网络自回归扩散
autoregressive-diffusion-pytorch是一个基于PyTorch的自回归扩散模型实现,源自'Autoregressive Image Generation without Vector Quantization'论文。模型支持序列和图像输入,无需向量量化即可生成高质量图像。项目提供简洁API接口,包含详细使用说明和示例代码,适合研究人员和开发者探索自回归扩散模型。
DiffBIR - 基于扩散模型的多任务盲图像修复方法
DiffBIRGithub人脸修复图像修复开源项目扩散模型盲图像超分辨率
DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法,可处理多种图像退化问题,如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构,先进行退化移除,再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果,能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。
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