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UPR-Net

创新的轻量级视频帧插值网络

视频插帧UPR-Net金字塔递归网络光流估计深度学习Github开源项目

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。

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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。
flowmap - 基于梯度下降的相机姿态、内参和深度优化技术
FlowMapGithub光流开源项目深度学习相机姿态估计计算机视觉
FlowMap是一种创新的相机姿态、内参和深度估计技术，通过梯度下降优化获得高质量结果。该开源项目提供完整代码实现、预训练模型和评估数据集，支持多种数据集并提供丰富的实验配置。FlowMap在多个基准测试中表现出色，为计算机视觉和3D重建研究提供了有力支持。
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。
edsr-base - 轻量级单图像超分辨率深度残差网络
DIV2KEDSRGithubHuggingface图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
EDSR-base是一种轻量级单图像超分辨率深度学习模型，基于增强型深度残差网络架构。该模型在DIV2K数据集上预训练，支持2倍、3倍和4倍图像放大。与原始EDSR相比，EDSR-base采用16个残差块和64个通道，模型大小约5MB。在多个基准数据集上，其PSNR和SSIM指标均优于双三次插值。研究者可通过super-image库使用该模型进行图像放大实验。
VideoProcessingFramework - GPU加速视频处理框架 提供编解码和格式转换功能
GPU加速GithubNVIDIAPyNvVideoCodecVideoProcessingFramework开源项目视频处理
VideoProcessingFramework是一个开源的视频处理框架，由C++库和Python绑定组成。它利用GPU硬件加速实现高效的视频解码、编码、转码以及色彩空间和像素格式转换。该框架支持将GPU内存中的视频帧直接导出为PyTorch张量，避免了额外的数据传输。适用于Linux和Windows平台，依赖NVIDIA驱动、CUDA和FFMPEG。目前正逐步被功能类似但API更简洁的PyNvVideoCodec库取代。
VADER - 基于奖励梯度的视频生成质量优化技术
AIGithubVADER开源项目机器学习视觉处理视频生成
VADER是一种基于奖励梯度的视频生成质量优化技术。该方法无需大规模标注数据集，即可有效提高视频与文本的一致性、美观度，并生成更长时间的高质量视频。VADER兼容多个主流视频生成模型，如VideoCrafter2、Open-Sora和ModelScope，能显著提升其生成能力。项目提供了详细的安装、推理和训练指南，便于研究人员和开发者进行实验和应用。
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。
U-KAN - 提升医学图像分割和生成效能的创新框架
GithubU-KAN医学图像分割医学图像生成开源项目深度学习计算机视觉
U-KAN是一个将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)层整合到U-Net结构中的医学图像处理框架。这种创新设计在提高图像分割和生成任务准确性的同时，降低了计算成本。U-KAN在多个医学图像数据集的分割任务中表现出色，并在图像生成领域展现潜力。这项研究为医学图像处理技术的进步提供了新思路，有望推动更精准、高效的诊断和分析工具的发展。
Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复
GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复
研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型，通过多头注意力和前馈网络设计，实现了长距离像素交互，适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像和双像素数据）和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布，并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。
CogVideoX-5b-I2V - 开源图像到视频生成模型支持多种精度和量化推理
AI模型CogVideoXGithubHuggingface图像到视频开源项目模型深度学习视频生成
CogVideoX-5b-I2V是一个开源的图像到视频生成模型，参数规模为5B。该模型可生成6秒长、8帧/秒、720x480分辨率的视频，支持多种精度和量化推理。通过diffusers库可快速部署，单GPU运行时内存占用较低。模型提供量化推理功能，适用于小内存GPU，并可通过torch.compile加速。
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