StegaStamp

在物理照片中隐匿和提取数据的技术

StegaStamp 隐藏数据图像编码 CVPR 2020 图像解码 Github 开源项目

此页面介绍了一种在图像中隐藏和提取数据的方法，能够在经过打印和摄影负载后保持图像的感知相似性。项目提供了所需的代码和预训练模型，以便复现研究成果。内容涵盖了训练编码器和解码器模型的步骤，并详细说明了在图像中编码和解码信息的过程。

Awesome-LLM-Watermark - LLM大语言模型的文本与图像水印技术研究

GithubWatermarking图像水印大语言模型开源项目文本水印版权保护

本项目汇集了关于文本和图像水印技术的研究论文，重点探讨大语言模型（LLM）的应用。这些论文涵盖了水印的鲁棒性、统计分析、词汇冗余、主题水印、质量检测与优化以及跨语言一致性等方面。研究内容包括水印的检测效率、鲁棒性、质量和最佳规则，旨在为大语言模型提供可靠的水印解决方案。这些研究有助于深入了解水印技术在知识产权保护和提高AI生成内容可信度方面的最新进展。

StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率

GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练

StableSR项目采用扩散模型，提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本，已被IJCV期刊接受，并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。

INSTA - 革新性即时体积化头像生成技术

3D建模GithubINSTA头像生成开源项目深度学习计算机视觉

INSTA项目开发了一种创新的即时体积化头像技术，能快速生成高质量3D人头模型。该技术基于instant-ngp，通过优化神经网络实现实时渲染和灵活控制。项目提供预处理数据集和训练代码，便于研究人员进行开发。INSTA代表头像生成领域的前沿技术，适用于虚拟现实和增强现实等应用，为人机交互和数字内容创作提供新可能。

instruction-tuned-sd - 基于指令微调的Stable Diffusion图像编辑模型

GithubStable Diffusion低级图像处理卡通化图像处理开源项目指令微调

该项目探索了一种指令微调Stable Diffusion模型的方法,使其能够根据输入图像和特定指令进行图像编辑。结合FLAN和InstructPix2Pix的思想,项目通过构建指令数据集和训练,提升了模型执行图像转换任务的能力。研究涵盖卡通化和低级图像处理,并开源了相关代码、模型和数据集。

InstantID - 使用单张图像秒级生成保持身份特征的逼真人像

AI图像生成GithubInstantID人脸识别图像处理开源项目身份保持

InstantID是一个开源项目，提供创新的身份保持生成技术。该技术只需一张图像就能快速生成保持身份特征的高质量人像。项目包含训练代码和推理脚本，支持在自定义数据集上复现原作者的预训练模型效果。InstantID适用于多种下游任务，为AI图像生成领域提供了新的可能性。

blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术

Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑

Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作，显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略，它解决了图像重建精度问题，并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比，Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快，还实现了更高的编辑精度，同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。

blur-kernel-space-exploring - 基于编码模糊核空间的图像去模糊新方法

Github图像去模糊开源项目数据增强模糊内核空间深度学习计算机视觉

这个项目开发了一种新颖的图像去模糊技术，通过编码模糊核空间来处理各种模糊类型。该方法采用交替优化算法，可以处理未知的模糊情况，并且易于集成到深度学习模型中。这一技术不仅适用于图像去模糊，还可用于数据增强和模糊生成等相关任务。

mae_st - 掩码自编码器在时空学习和视频重建中的应用

GithubMasked AutoencodersPyTorch实现开源项目时空学习视频处理预训练模型

mae_st项目是一个基于PyTorch实现的掩码自编码器时空学习框架。该项目提供预训练模型、微调和测试代码，支持在Kinetics数据集上进行训练和评估。项目特色包括交互式可视化演示，展示不同掩码率下的MAE输出效果。研究人员可借助此工具开展视频理解和重建相关研究，深入探索时空学习领域。

image-restoration-sde - 创新图像恢复方法结合SDE和扩散模型的IR-SDE与Refusion

GithubIR-SDERefusionSDE图像恢复开源项目深度学习

该项目提出IR-SDE和Refusion两种图像恢复方法。IR-SDE采用均值回复随机微分方程,在多项任务中达到最优性能。Refusion整合潜空间扩散模型,可处理大尺寸真实图像。这些技术适用于合成和实际数据集,有效解决图像去雨、去雾、去阴影等问题。项目开源完整PyTorch实现代码,并提供预训练模型和使用指南。

watermark_detector - 图像水印检测模型，基于Google ViT基础模型

GithubHuggingfacewatermark_detector准确率开源项目模型训练超参数

模型通过微调谷歌的ViT基础模型，用于提高图片水印检测的准确率，在评估集上取得了0.6574的准确度。训练过程中使用了最新的Transformers和Pytorch框架，包含优化参数与学习率调度，提升了训练效率。

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