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RestoreFormer

盲脸修复的跨域注意力模型

RestoreFormer利用多头交叉注意力层实现高质量盲脸修复,其特点是从高质量字典中提取关键-值对用于面部重建。2023年9月项目添加了在线演示和更用户友好的推理方法,2023年1月新增了测试数据集。源代码和资源在GitHub提供,并包含详细的数据集准备和模型训练指南,支持多种评估指标。

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。
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。
CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型,通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计,并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异,尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
GFPGAN - 提升图像细节和自然效果的实用人脸修复算法
AI绘图GFPGANGithub图像处理开源项目生成式对抗网络面部修复
GFPGAN利用预训练的StyleGAN2等人脸生成网络进行盲人脸修复。项目提供多种在线演示,包括Huggingface Gradio和Colab,支持增强背景区域,适用于各种质量的图像输入。最新1.4版本生成更多细节并保持身份一致性。无需CUDA扩展的清洁版本适用于多平台运行。
LLFormer - 高效处理超高清低光照图像的Transformer模型
AAAIGithubTransformer低光照图像增强开源项目超高清
LLFormer是一种新型Transformer模型,专门用于增强超高清低光照图像。通过创新的轴向多头自注意力和跨层注意力融合机制,LLFormer能高效处理4K和8K分辨率图像。在UHDLOL基准测试中,该模型性能显著优于现有方法。LLFormer不仅提升了图像质量,还能改善低光照条件下人脸检测等下游任务的效果。
AOT-GAN-for-Inpainting - 基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术
AOT-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率
AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型,旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术,分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式,而SoftGAN则通过改进判别器训练,提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。
DiffBIR - 基于扩散模型的多任务盲图像修复方法
DiffBIRGithub人脸修复图像修复开源项目扩散模型盲图像超分辨率
DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法,可处理多种图像退化问题,如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构,先进行退化移除,再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果,能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。
metaformer - 一系列视觉基线模型
CAFormerConvFormerGithubIdentityFormerMetaFormerRandFormer开源项目
MetaFormer项目推出多款视觉基线模型,包括IdentityFormer、RandFormer、ConvFormer和CAFormer。这些模型在ImageNet-1K数据集上表现出色,根据不同的token mixer架构,如身份映射、全局随机混合、可分离深度卷积和自注意机制,在224x224分辨率下的Top-1准确率均超过80%。特别是CAFormer,在无外部数据或蒸馏的条件下,达到85.5%的准确率记录。这些模型已集成到timm库中,方便应用和扩展。
Face Photo Restorer - AI技术修复旧照片 重现清晰画面
AI工具AI技术Vercel开源照片修复用户评价
Face Photo Restorer是一款专业的人像照片修复工具,利用AI技术快速修复和增强旧照片。该工具已获得全球超过86万用户的使用,并得到Vercel CEO等业内专家的认可。用户反馈表明,该工具能将模糊照片变得清晰锐利,适用于修复家庭老照片和历史影像。Face Photo Restorer操作简便,为用户提供卓越的修复体验,帮助保存和重现珍贵的回忆。
mask2former-swin-large-ade-panoptic - 通用图像分割模型,提升性能和效率
ADE20kGithubHuggingfaceMask2FormerMaskFormer分割开源项目模型视觉
Mask2Former利用多尺度可变形注意力Transformer,提高图像分割性能与效率。其掩蔽注意力解码器在不增加计算负担的情况下提升表现,适用于实例、语义和全景分割。基于ADE20k全景分割数据集的训练研究,提供优化的分割方案。
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