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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。

PASD - 像素感知稳定扩散模型用于图像超分辨率和风格化
GithubStable Diffusion个性化风格化人工智能图像超分辨率开源项目计算机视觉
PASD是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目,专注于图像超分辨率和风格化处理。该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本,同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。PASD的核心优势在于其像素级的感知能力,可以在各种复杂的图像处理过程中保持细节的完整性。
One2345plus - 单图快速生成高保真3D模型技术
3D建模GithubOne-2-3-45++人工智能图像处理开源项目深度学习
One-2-3-45++是一项创新的单图3D重建技术,能在一分钟内将单张RGB图像转换为高质量纹理网格模型。该技术生成的3D模型高度还原原始图像细节,仅需8台A100 GPU即可完成训练。这一技术在单图像3D重建领域表现出色,为创意设计、游戏开发等领域提供了高效的3D建模方案。
Photo Enhance AI - 多功能AI图像处理和优化平台
AI工具AI照片编辑图像增强照片重光老照片修复背景移除
Photo Enhance AI是一款全面的AI图像处理平台,提供多样化的照片优化功能。该工具可提升图像质量、修复老照片、去除背景和文字、调整光线及恢复人像细节。内置的高级编辑功能使照片处理变得简单高效。无论专业摄影师还是普通用户,都能通过这个平台将照片质量提升到新的高度。
IP-Adapter-FaceID - 基于面部ID的多风格人像生成技术
GithubHuggingfaceIP-Adapter-FaceIDStable Diffusion人脸识别图像生成开源项目模型深度学习
IP-Adapter-FaceID 是一个开源AI模型,利用面部识别技术的ID嵌入生成多样化风格的人像图像。用户只需提供文本提示和面部图像,就能创建保持ID一致性的各种风格人像。该项目还包括SDXL版本和专门的肖像模式,进一步增强了图像生成能力。这一技术为数字艺术创作和个性化内容生成提供了新的可能性。
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。
voicefixer_main - 语音修复框架,支持严重退化和历史语音的恢复
GithubVoiceFixer开源项目神经声码器训练评估语音恢复
VoiceFixer 为一款专业语音修复框架,致力于修复严重退化或历史性语音。集成多种先进算法,适用于去噪音、消除回声、提升语音清晰度等多种场景,提供灵活的配置和广泛的测试支持。
BlendFace - 创新人脸交换技术,身份编码器重新设计
BlendFaceGithub人脸交换人脸识别开源项目深度学习身份编码器
BlendFace是一个开源的人脸交换项目,专注于改进身份编码器以提升交换效果。该项目通过创新方法解决了传统模型在人脸交换中的偏差问题,同时保持了对负样本的识别能力。BlendFace提供预训练模型和示例代码,便于研究人员进行复现和扩展研究。项目成果已在ICCV 2023会议上发表,为人脸交换技术带来新的突破。
inpaint - 开源图像修复与对象移除库
C++库GithubInpaintOpenCV图像修复对象移除开源项目
Inpaint是一个开源C++库,实现图像修复和完成功能。它侧重于大面积图像重建和对象移除,能够恢复或修复图像区域,使修改后的图像看起来自然。该库针对大区域重建进行了优化,可有效去除图像中不需要的元素。Inpaint支持多平台构建,并提供交互式工具用于图像编辑和修复。
rRealism_v1.0_riiwa - AI驱动的高清真实人像生成工具
AI绘图GithubHuggingfacerRealism图像生成开源项目模型真实主义
rRealism_v1.0_riiwa是一个开源的AI人像生成模型,旨在创造高度逼真的人物图像。该模型生成的人像具有丰富细节和真实质感,为数字艺术创作提供了新的可能性。这一工具可能会对艺术家、设计师以及其他视觉内容创作者的工作流程产生影响。
image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率,支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络(RDN)和残差在残差密集网络(RRDN)来提升低分辨率图像的质量,并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理,兼容Python 3.6,开源并欢迎贡献。
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