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VSGAN

VapourSynth超分辨率和图像修复模块

VSGANVapourSynth超分辨率图像处理PyTorchGithub开源项目

VSGAN是一个为VapourSynth开发的超分辨率和图像修复处理模块，基于PyTorch实现。该模块利用深度学习技术，提供视频和图像的高质量超分辨率和修复功能。VSGAN兼容Python 3.7+和VapourSynth R55+版本，在GitHub上开源并提供详细文档。这个持续更新的项目为视频处理爱好者和专业人士提供了强大的图像增强工具。

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介绍相关项目
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。
SRGAN-PyTorch - 基于GAN的单图像超分辨率实现
GithubPyTorchSRGAN图像处理开源项目生成对抗网络超分辨率
SRGAN-PyTorch是一个开源项目，实现了基于生成对抗网络的单图像超分辨率算法。该项目能够将图像放大4倍，同时保持高质量和细节。它提供了完整的训练和测试流程，包括预训练模型、数据集处理脚本和性能评估。研究者和开发者可以利用此项目复现原论文结果或在自定义数据上应用SRGAN技术。
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。
VSGAN-tensorrt-docker - 基于TensorRT的视频超分辨率和帧插值加速方案
GithubTensorRT帧插值开源项目深度学习加速视频处理超分辨率
该项目利用TensorRT加速视频超分辨率和帧插值模型，致力于提供最快的推理速度。支持Rife、RealCUGAN、GMFupSS等多种模型架构，同时提供CUDA和TensorRT版本。项目集成了自动去重、镜头边界检测等功能，并支持多GPU。通过Docker，可以方便地部署和使用这些高性能模型。
Real-ESRGAN - 开源AI图像超分辨率增强项目
AI模型GithubReal-ESRGAN图像修复开源项目超分辨率
Real-ESRGAN是一个开源的AI图像超分辨率增强项目。该项目采用纯合成数据训练,可提升各类图像和视频质量。Real-ESRGAN提供多个预训练模型,适用于通用、动漫、人脸等场景,支持4倍及以上放大。项目包含Python脚本和便携式可执行文件,方便快速使用。此外,Real-ESRGAN开放训练代码,允许在自定义数据集上进行微调。
Fast-SRGAN - 基于Pixel Shuffle的SR-GAN实时超分辨率视频放大
Fast-SRGANGithubPython 3.10像素洗牌开源项目超分辨率预训练模型
Fast-SRGAN是一个开源项目，基于SR-GAN架构和Pixel Shuffle技术，旨在实现实时超分辨率视频放大。实验证明，在MacBook M1 Pro GPU上可以达到720p视频的30fps处理速度。项目提供预训练模型并支持自定义训练参数，用户可通过配置文件或命令行参数进行设置并在Tensorboard上监控训练进度。欢迎社区贡献意见和改进。
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。
VSET - 开源视频超分辨率和批量处理软件
GithubVSETvapoursynth开源工具开源项目视频处理视频超分辨率
VSET是基于Vapoursynth的开源视频处理软件，主要用于提升视频分辨率。支持动漫和实拍视频超分辨率、补帧和常用滤镜应用。具备预览、字幕音频处理、自定义参数、批量处理和多开等功能。适用于Windows系统，兼容NVIDIA、AMD和Intel显卡。VSET为视频处理爱好者提供了全面的解决方案。
iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法
GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率
iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。
aura-sr - 基于GAN的真实世界图像超分辨率增强工具
AuraSRGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率
AuraSR是一款基于GAN技术的图像超分辨率工具，专为真实世界图像设计。作为GigaGAN论文的变体，它用于图像条件下的放大。该开源项目基于Torch实现，提供简洁的Python API，支持4倍图像放大，并能减少接缝伪影。AuraSR安装使用便捷，为开发者和研究者提供了强大的图像处理工具，适用于多种需要高质量图像增强的场景。
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