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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。

Arc2Face - 生成人脸图像的模型
Arc2FaceGithubID相似性Stable Diffusion人脸模型开源项目高质量图像生成
Arc2Face利用ArcFace嵌入实现快速生成高质量人脸图像。训练于大规模WebFace42M数据集,具备优越的ID相似性和多输入模式扩展性。结合Stable Diffusion,支持ControlNet控制姿态,适用多平台。提供安装和使用指南及加速推理选项,确保灵活高效应用。
PowerPaint - 多任务高效图像修复模型
GithubPowerPaint向外绘图图像修复开源项目形状引导对象插入目标移除
PowerPaint是一个高质量多功能图像修复模型,支持文本引导的目标修复、目标移除、形状引导的目标插入和图像外扩等任务。通过针对不同修复任务设计的特定提示来实现精确效果。最新版本PowerPaint v2-1已经开源,修正了训练过程中的一些问题。用户可以通过Gradio界面进行对象修复和扩展,并兼容ControlNet。
mask2former-swin-large-cityscapes-panoptic - 在图像分割任务中,Mask2Former模型以高效提升性能
CityscapesGithubHugging FaceHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型
该项目使用Mask2Former模型,整合多尺度变形注意力和掩码注意力机制,在实例、语义及全景分割任务中展现卓越性能。相比之前的MaskFormer,Mask2Former实现效果提升与计算简化,在Cityscapes全景分割任务中表现突出,充分展示了其在图像分割中的应用潜力。
mask2former-swin-large-coco-panoptic - 基于Transformer架构的高效图像分割模型
COCO数据集GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习视觉模型
Mask2Former-Swin-Large是一个基于COCO数据集训练的图像分割模型,通过多尺度可变形注意力和掩码注意力机制,实现了实例、语义和全景分割的统一处理。相比MaskFormer具有更高的性能和计算效率
epicrealism_pureevolutionv5-inpainting - Stable Diffusion专用的高质量图像修复模型
DiffusersGithubHuggingface人工智能开源许可开源项目机器学习模型深度学习
epicrealism_pureevolutionv5-inpainting是一个为Stable Diffusion开发的图像修复模型。该模型能够修复和增强图像中的缺失或损坏部分,提供逼真和自然的处理效果。通过先进的机器学习技术,模型可以理解图像上下文,生成与周围环境协调的修复内容。适用于多种图像编辑和修复任务,包括去除物体、修复老照片和填充缺失区域。模型支持多种常见图像格式,处理速度快,在图像修复质量上优于同类产品。
attention-ocr - 基于注意力机制的视觉OCR模型,实现与导出工具
Attention-OCRGithubOCRTensorflow人工智能图像识别开源项目
该项目提供了基于注意力机制的OCR模型,结合了CNN与LSTM,用于图像识别,并能够导出为SavedModel或frozen graph格式。用户可以通过生成TFRecords数据集、训练、测试及可视化等步骤完整运行该OCR系统。项目还支持通过Tensorflow Serving提供REST API服务,并可以在Google Cloud ML Engine上进行模型训练。目前该项目依赖Tensorflow 1.x,未来计划升级到Tensorflow 2。
mask2former-swin-small-coco-instance - 基于Transformer架构的统一图像分割框架
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目机器视觉模型模型训练语义识别
Mask2Former是一个基于COCO数据集的图像分割模型,采用Swin-Small作为基础架构。通过统一的掩码预测方法实现实例、语义和全景分割功能。该模型创新性地结合多尺度可变形注意力机制和掩码注意力技术,优化了计算效率。采用子采样点损失计算策略,使训练过程更加高效。
maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案
ADE20kGithubHuggingfaceMaskFormerpanoptic分割实例分割开源项目模型语义分割
MaskFormer通过ADE20k数据集训练,利用Swin结构提升语义、实例和全景分割性能。该模型适用于多种分割任务,采用统一的掩码及标签预测方式处理三类分割,促进图像细分任务的研究和应用,如建筑物和场景的精确分割。项目由Hugging Face团队支持,可在模型中心找到其他版本进行适用性调优。
ReVersion - 图像关系反演技术及其在扩散模型中的应用
GithubNanyang Technological UniversityReVersion关系反演图像生成开源项目深度学习
ReVersion框架提出了一种名为关系反演的新任务,通过从示例图像中捕捉并应用关系提示,生成新的关系特定场景。该项目支持Hugging Face集成,提供预训练模型和基准测试。最新更新包括代码优化和训练代码发布。用户只需克隆仓库并配置Conda环境,即可实现关系反演和多样化图像生成。
mask2former-swin-large-mapillary-vistas-panoptic - Mask2Former:集实例、语义和全景分割于一体的图像分割模型
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割
Mask2Former是一个基于Swin主干网络的高级图像分割模型,在Mapillary Vistas数据集上训练用于全景分割。它通过预测掩码和标签集合,统一处理实例、语义和全景分割任务。该模型采用改进的Transformer架构和高效训练策略,性能和效率均优于先前的MaskFormer。Mask2Former为各类图像分割应用提供了强大支持,推动了计算机视觉技术的进步。
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