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KinD_plus

创新低光照图像增强技术

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。

LLIE_Survey - 低光照图像和视频增强技术最新进展综述
Github低光照图像增强图像处理开源项目深度学习视频增强计算机视觉
该研究全面综述了低光照图像和视频增强(LLIE)技术,提出SICE_Grad和SICE_Mix数据集用于复杂混合曝光场景,引入Night Wenzhou视频数据集包含航拍和街景。研究梳理LLIE发展历程,系统分类各种方法,提供基准数据集和评估指标,为研究者提供重要参考。
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。
AISP - 深度学习应用于低级别计算机视觉与成像技术
AI Image Signal ProcessingComputational PhotographyGithubRAW图像处理图像增强多镜头散景效果开源项目
AISP项目聚焦于低级别计算机视觉和成像的深度学习应用,涵盖RAW图像处理、RAW重建与合成、学习型图像信号处理(ISP)、图像增强与恢复(如去噪和去模糊),以及多镜头散景效果渲染。项目亮点包括高效的散景效果渲染、适用于智能手机的实时感知图像增强、结合模型和数据驱动的ISP设计,以及AIM 2022 RAW重建挑战的解决方案。该项目定期更新,保持领域的前沿进展。
Kolors-IP-Adapter-Plus - 增强图像细节保留与训练数据多样性
GithubHuggingfaceKolors-IP-Adapter-Plus中文提示图像特征提取开源项目模型视觉吸引力高质量训练数据
Kolors-IP-Adapter-Plus采用Openai-CLIP-336模型提升图像细节保留能力,同时通过大规模高质量的训练数据提升生成效果。其在超过200张测试图像中获得图像专家的高度评价,体现出优良的图像真实度和视觉吸引力,并在多项评估指标中表现优异,适用于需要高精确度和输出多样性的应用场景。
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。
DocDiff - 基于残差扩散模型的轻量级文档图像增强工具
DocDiffGithub图像处理开源项目扩散模型文档增强深度学习
DocDiff是一个基于残差扩散模型的轻量级文档增强工具,用于文档去模糊、去噪、二值化和去水印等任务。该模型在128*128分辨率上训练仅需12GB显存。除文档处理外,DocDiff还适用于自然场景图像处理和语义分割。项目提供完整代码和预训练模型,便于快速实现和应用。
AI Image Enhancer - 全能AI图像增强与处理平台
AI图像增强AI工具图像去噪图像放大图像超分辨率图像锐化
AI Image Enhancer集成多种图像处理功能于一体,包括智能放大、锐化、降噪和修复等。这个在线平台能有效提升图像分辨率和细节,广泛适用于摄影、设计、电商等领域。无论是修复老照片、优化产品图片还是美化社交媒体内容,AI Image Enhancer都能高效处理,为用户带来专业级的图像增强效果。
DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合
CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目
DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目,包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南,涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台,助力探索图像生成与转换的多种可能性。
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。
SpA-Former-shadow-removal - Transformer模型实现高效图像去阴影
GithubIJCNN 2023SpA-FormerTransformer图像阴影去除开源项目注意力机制
SpA-Former是一种基于Transformer的图像去阴影模型,采用空间注意力机制提取阴影特征。在ISTD数据集上,该模型在PSNR、SSIM和RMSE指标方面表现出色。SpA-Former具有参数量少、计算效率高的特点,适用于实际场景的阴影去除。该研究已在IJCNN 2023会议发表,并开源了预训练模型和测试结果,便于研究者复现和对比。
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