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UPR-Net

创新的轻量级视频帧插值网络

UPR-Net是一种创新的统一金字塔递归网络,用于视频帧插值。该网络采用轻量级递归模块进行双向光流估计和中间帧合成,通过金字塔框架实现迭代细化。尽管参数量仅为1.7M,UPR-Net在多个基准测试中表现出色,特别是在大运动场景下效果显著。项目提供完整的模型训练、测试和评估实现,包括在Vimeo90K、UCF101、SNU-FILM和4K1000FPS等数据集上的评估结果。

VideoElevator - 融合文本到图像技术提升AI视频生成质量
GithubVideoElevator开源项目扩散模型文本到图像文本到视频视频生成
VideoElevator是一个开源的AI视频生成项目,通过结合文本到图像和文本到视频的扩散模型来提升生成视频的质量。该项目采用免训练、即插即用的方法,将视频生成过程分为时间运动细化和空间质量提升两个阶段。VideoElevator能在11GB以下显存的GPU上运行,支持多种扩散模型的协作,为高质量AI视频生成提供了新的解决方案。
Awesome-Optical-Flow - 光流研究与应用的顶级文章合集
GithubJoint LearningMulti-Frame Supervised ModelsOptical FlowSupervised ModelsUnsupervised Models开源项目
该项目整合了来自CVPR、ECCV、ICCV等顶级会议的最新光流技术研究文章,展示了该领域的前沿成果。内容涵盖监督模型、多帧监督模型、半监督模型、数据合成、无监督模型、联合学习、特殊场景以及应用等多个方面,提供详细的资源链接和代码库。这是学术研究者和行业从业者获取光流技术最新进展和实践指南的理想平台。点击了解详细内容,获取光流技术在不同场景中的应用案例。
RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率
GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制
RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。
EvTexture - 基于事件数据的视频超分辨率纹理增强
EvTextureGithub事件相机开源项目深度学习纹理增强视频超分辨率
EvTexture是一种新型视频超分辨率技术,利用事件相机数据增强视频纹理细节。该项目发表于ICML 2024,提供PyTorch实现、预训练模型和测试数据集。在Vid4和REDS4等测试集上,EvTexture实现了4倍超分辨率的最佳性能,推动了高质量视频增强研究的发展。
stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型,可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术,生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色,主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制,但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途,不适用于生成事实性或真实性内容。
ComfyUI-APISR - 动漫图像视频超分辨率增强插件
AI放大APISRComfyUIGithub动漫图像开源项目超分辨率
ComfyUI-APISR是基于APISR模型的非官方实现,专为动漫图像和视频超分辨率处理设计。此插件提供2x和4x两种模型,支持GPU和CPU运算,可处理图像和视频。项目以高速度和优质效果为特点,提供批处理和逐帧处理两种模式,适应不同显存需求。通过简单的节点操作,ComfyUI-APISR实现动漫作品的画质提升,是ComfyUI平台上便捷的动漫超分辨率工具。
AnimeSR - 针对动画视频的高质量超分辨率模型
AnimeSRGithub动画视频开源项目深度学习神经网络超分辨率
AnimeSR是一个专为动画视频设计的超分辨率模型。该项目采用创新技术学习真实世界的动画视频超分辨率,有效提升视频清晰度和质量。AnimeSR提供预训练模型、推理脚本和训练代码,可处理单帧图像和视频。该模型在保持动画风格的同时,能实现更自然的纹理和背景恢复,并减少伪影。项目还发布了AVC数据集用于模型训练和测试。
Live2Diff - 革新视频扩散模型的实时流翻译技术
AI模型GithubLive2Diff实时流处理开源项目扩散模型视频翻译
Live2Diff是一款基于视频扩散模型的实时流翻译工具。该项目采用单向时间注意力机制,结合多时间步KV缓存和深度先验技术,实现高效的视频处理。支持DreamBooth和LoRA风格迁移,并通过TensorRT优化性能。在512x512分辨率下,处理速度可达16.43 FPS,为实时视频翻译领域提供了新的技术方案。
ProPainter - 创新视频修复技术提升传播和变换器效果
GithubICCV 2023ProPainter开源项目深度学习视频修复计算机视觉
ProPainter是一个开源的视频修复项目,通过改进传播和变换器技术提高修复质量。它支持对象移除和视频补全,可处理高分辨率视频,并提供内存高效的推理。该项目开放了源代码和预训练模型,还提供在线演示。ProPainter在视频修复领域取得了显著进展,为相关研究和应用提供了有力支持。
Rerender_A_Video - 零样本文本引导的视频风格转换框架
AI视频处理GithubRerender A Video开源项目时间一致性视频转换零样本学习
Rerender_A_Video项目提出了一种零样本文本引导的视频到视频转换框架。该框架通过关键帧转换和全视频转换,实现了视频风格和纹理的时间一致性。无需重新训练,可与现有图像扩散技术兼容,支持使用LoRA自定义主题和ControlNet引入空间引导。这种方法能生成高质量、时间连贯的风格化视频。
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