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VSGAN

VapourSynth超分辨率和图像修复模块

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。

joliGEN - 集成GAN、扩散和一致性模型的AI图像生成框架
GANGithubJoliGEN图像处理开源项目扩散模型生成式AI
joliGEN是一个集成框架,用于训练自定义的AI图像转换模型。该框架集成了GAN、扩散和一致性模型,可用于配对和无配对的图像转换任务。joliGEN适用于图像生成控制、增强现实和数据集增强等实际场景。它支持快速稳定的训练过程,并提供REST API服务简化部署。凭借丰富的选项和参数,joliGEN可应用于多种图像生成和处理任务。
bigvsan - GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型
BigVSANGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成
BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络,旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练,提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能,并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中,BigVSAN展现出优秀性能,为语音合成技术开辟新方向。
sdxl-vae - 优化自动编码器提升图像生成细节
GithubHuggingfaceStable DiffusionVAE图像生成开源项目扩散模型模型自编码器
SDXL-VAE项目为SDXL模型提供了优化版变分自动编码器。通过增大批量大小和采用指数移动平均,新autoencoder在所有重建指标上超越原始模型。它易于集成到diffusers工作流中,提升生成图像的局部高频细节。在COCO 2017数据集评估中,SDXL-VAE在rFID、PSNR、SSIM等指标上均优于原始VAE,显著改善了图像重建质量。
CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成
AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节
CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成,这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。
VGen - 多功能开源视频生成工具库
AI模型GithubVGen开源项目视频生成阿里巴巴
VGen是一个功能丰富的开源视频生成工具库。它整合了多个先进的视频生成模型,可根据文本、图像、动作和主体等输入创建高质量视频。VGen提供可视化、采样、训练和推理等实用工具,支持图像到视频、文本到视频等多种任务。该项目具有良好的扩展性和完整性,由阿里巴巴集团通义实验室开发。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
Forge_VFM4AD - DriveGAN实现高质量可控神经网络环境模拟
Github人工智能基础模型开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
DriveGAN是一种高质量神经网络模拟器,通过无监督学习实现环境组成部分的解耦控制。它可模拟转向控制、场景天气和非玩家对象位置等特征。DriveGAN的全微分特性支持视频序列重新模拟,允许在已记录场景中采取不同行动。该方法在多个数据集上训练,包括160小时真实驾驶数据,性能显著优于现有技术。
terminus-xl-gamma-v1 - 高效图像生成与修复的潜在扩散模型
GithubHuggingfaceTerminus XL Gamma噪声调度图像修复图像生成开源项目模型潜在扩散模型
Terminus XL Gamma是采用零终端信噪比噪声调度的潜在扩散模型,能在文本提示下生成高质量图像,适用于艺术、广告和娱乐领域,尤其在图像修复方面表现出色。此外,该模型可用于图像超分辨率和风格转换等应用。建议使用者关注模型的潜在偏见,并避免用于有害内容生成。
DemoFusion - 民主化高分辨率图像生成
DemoFusionGithub图像生成开源开源项目生成式人工智能高分辨率
DemoFusion项目致力于通过优化现有开源生成式人工智能(GenAI)模型,普及高分辨率图像生成技术,减少高额资本投资需求。该框架利用渐进式放大、跳过残差和膨胀采样机制,实现高质量图像生成。DemoFusion的渐进生成过程提供中间预览结果,便于用户快速调整和迭代。此项目旨在对抗大公司垄断,让公众无需支付高昂费用即可使用尖端的高分辨率图像生成技术。
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