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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。

HAT - 激活更多像素的图像超分辨率转换器
GithubHATTransformer图像超分辨率开源项目深度学习计算机视觉
HAT是一个开源的图像超分辨率项目,采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平,参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型,能够处理各种图像重建任务。
Waifu2x-Extension-GUI - 多功能AI图像视频超分辨率和帧率提升工具
AI图像处理GPU加速GithubWaifu2x-Extension-GUI开源项目视频插帧超分辨率
Waifu2x-Extension-GUI是一款集成多种AI算法的开源多媒体处理工具,支持图片、GIF和视频的超分辨率放大及帧率提升。可处理2D动漫和实景内容,兼容AMD/Nvidia/Intel GPU加速。软件提供友好界面和灵活设置,支持多GPU并行处理以提高效率。项目持续更新,是图像视频质量提升的有力工具。
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。
AnimeGANv3 - 使用AnimeGANv3实现高效的照片动画转换
AnimeGANv3Github动漫风格转换图像处理开源项目深度学习生成对抗网络
AnimeGANv3是一种新型双尾生成对抗网络,能够快速将照片转换为各种动画风格。支持的风格包括油画、可爱、8bit和素描等。最新更新提供了面部到油画风格的新模型,并且在多个平台上提供了在线演示和使用指南,适用于不同操作系统和设备。该工具不仅易于安装和使用,还支持高效推理和视频动画转换,满足爱好者和专业人士的需求。
imaginAIry - 探索图像和视频的稳定扩散与AI生成
AI绘图GithubImaginAIry图像处理开源项目热门稳定扩散视频视频生成
imaginAIry是一个先进的AI工具,支持生成高稳定性的图像和视频。项目适用于Linux和macOS操作系统,支持Nvidia GPUs,可通过Python轻松集成。它集成了最新的视频帧插值技术和多种控制模式,如深度图、正常图和控制网图等。此外,imaginAIry还引入了视频输出支持多种格式,如MP4、WebP和GIF,用户可按需生成高质量媒体内容。
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。
pytorch-animeGAN - 基于PyTorch的轻量级GAN实现 快速将照片转换为动漫风格
AnimeGANGithub人工智能图像风格转换开源项目深度学习计算机视觉
pytorch-animeGAN是AnimeGAN的PyTorch实现,能够快速将真实照片转换为动漫风格。项目提供Hayao、Shinkai和Arcane等多种预训练模型,支持使用预训练模型进行推理或在自定义数据集上训练。除了图像转换,还支持视频转换和批量处理,并集成色彩迁移模块以保留原始图像颜色。该开源项目为开发者和研究人员提供了便捷的动漫风格转换工具。
mpv-upscale-2x_animejanai - 实时动漫视频超分辨率增强工具
AI增强GithubONNX模型Real-ESRGANmpv开源项目视频上采样
mpv-upscale-2x_animejanai是一个基于mpv播放器的动漫视频实时超分辨率工具。它采用2x_AnimeJaNai模型,可将1080p内容实时提升至4K分辨率。该工具兼容NVIDIA、AMD和Intel Arc显卡,提供多种预设配置以平衡性能和画质,同时支持自定义设置。除了提高视频清晰度,它还能修复缩放和模糊问题,使动漫画面呈现出近似原生4K的效果。该工具集成了多种2x_AnimeJaNai模型,包括针对HD和SD动漫源的特定优化版本。用户可根据硬件性能选择不同的处理模式,实现从性能到画质的灵活平衡。此外,该项目还提供了一个配置编辑器,方便用户进行个性化调整。
control_v11f1e_sd15_tile - 基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型模型深度学习
control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合,该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理,还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像,为数字图像处理提供了新的解决方案。
Realistic_Vision_V6.0_B1_noVAE - 开创写实人物图像生成新纪元
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Vision V6.0人工智能模型图像生成开源项目模型照片级真实感
Realistic Vision V6.0 B1是一款专注于生成高度写实人物图像的AI模型。支持从面部特写到全身照多种分辨率,通过优化采样器和参数设置提升图像质量。模型在女性形象细节表现方面有显著进步,建议配合Hires.Fix等后处理技术使用。作为持续更新版本,未来功能将不断完善。该模型适用于需要高质量写实人像的各类创作场景。
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