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RestoreFormerPlusPlus

先进的高质量人脸图像修复技术

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。

KinD_plus - 创新低光照图像增强技术
GithubKinD++TensorFlow低光照图像增强开源项目深度学习计算机视觉
KinD++是一个开源的低光照图像增强项目,基于TensorFlow实现。其核心创新在于引入多尺度照明注意力模块(MSIA),有效减少了非均匀斑点和过度平滑等视觉缺陷。项目提供完整的训练测试代码,兼容TensorFlow 2.0,并附带预训练模型。KinD++在多个标准数据集上表现优异,为低光照图像增强研究提供了新思路。
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。
LivePortrait - 高效的面部动画技术与重定向控制
GithubLivePortraitPyTorch实现人像动画实时渲染开源项目深度学习热门
LivePortrait是一种基于PyTorch实现的先进面部动画技术,支持高效的人像动画合成与重定向控制。项目提供了全面的预训练模型和易于使用的界面,支持Windows、macOS和Linux系统。用户可以快速开始,利用预训练权重生成高质量的动画肖像。支持静态图像与视频的动画生成,可广泛应用于虚拟现实、游戏开发和在线教育等领域。
watermark-removal - 基于机器学习的开源水印去除项目
GithubTensorFlowWatermark-Removal图像修复开源项目机器学习深度学习
这个开源项目利用机器学习的图像修复技术来去除图像中的水印,使结果与原始图像几乎没有区别。项目受到Contextual Attention和Gated Convolution研究的启发,并采用Tensorflow 1.15.0和neuralgym工具包。用户可以通过Google Colab轻松运行项目,按照提供的详细操作步骤和下载链接来清除图像水印。
Realistic_Vision_V5.1_noVAE - 专注逼真人像生成的开源AI模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXLParagonXLRealDreamXL开源项目模型
Realistic_Vision_V5.1_noVAE是一个开源的AI图像生成模型,专门用于创建逼真的人像。该模型提供了优化的负面提示词和推荐设置,以提升生成效果。它建议与特定VAE配合使用,以增强图像质量并减少伪影。该模型可在Mage.Space平台上使用,开发者通过Boosty接受支持。
ComfyUI-Portrait-Maker - ComfyUI扩展插件实现全面人像处理工作流程
AI绘图ComfyUI-Portrait-MakerGithub人像处理工作流开源项目
ComfyUI-Portrait-Maker是一个专注于人像处理的ComfyUI扩展插件。它提供人脸检测、融合、美颜、妆容迁移等多种功能节点,实现全面的肖像生成和编辑工作流程。该插件基于EasyPhoto项目改编,支持多种模型,操作简便。未来计划添加更多人像处理功能,为ComfyUI用户的AI人像创作提供更多可能。
AttGAN-Tensorflow - 精准控制的人脸属性编辑框架
AttGANGithub人脸属性编辑图像处理开源项目深度学习生成对抗网络
AttGAN-Tensorflow是一个开源的人脸属性编辑框架,基于深度学习技术实现。该项目允许精确控制并编辑人脸图像的特定属性,如发型、眼镜和胡须等。AttGAN支持高达40种属性的编辑和高分辨率图像处理。项目提供完整的TensorFlow实现、预训练模型和数据准备脚本,便于研究人员和开发者进行实验和应用。凭借其出色的性能和灵活性,AttGAN在人脸属性编辑领域具有重要价值。
swin2SR-realworld-sr-x4-64-bsrgan-psnr - 基于SwinV2的实景图像4倍超分辨率模型
GithubHuggingfaceSwin2SR图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
Swin2SR是一款图像超分辨率模型,支持图像4倍放大。该模型由Conde等人开发,基于SwinV2 Transformer架构,专注于解决实际场景中的图像超分辨率问题,可有效处理压缩图像的放大和修复。模型提供完整的官方文档支持。
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。
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