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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。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异,提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取,并包含在不同数据集上训练的模型权重。
SkyPaint-AI-Diffusion - 支持中文和英文文本输入的现代艺术图像生成工具
GithubSkyCLIPSkyPaint图像编码器开源项目扩散模型文本生成图像
SkyPaint由奇点智源开发,支持中文和英文文本输入,生成现代艺术风格的高质量图像。基于OpenAI-CLIP优化,支持多种提示词输入。用户可以在线体验SkyPaint,模型兼容stable_diffusion_1.x及相关微调版本。SkyCLIP通过多语种BERT进行训练,显著降低算力需求,提升模型性能。项目持续优化,旨在为开源社区提供便捷的复现和微调解决方案,适用于多语言图文检索和生成任务。
SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light - 利用Linear Red Light技术创造图像生成解决方案
GithubHalloweenHuggingfaceLoRAStable Diffusion图像生成开源项目模型线性红光
SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light项目通过利用Stable Diffusion 3.5和线性红光关键词生成高质量图像,在不同场景如万圣节装扮、猫咪与埃菲尔铁塔中展示多样化效果。这项技术强调其推理能力和过滤低分辨率图像的效果,经过Shakker-Labs的调优,支持在CUDA设备上运行,为图像生成提供高效解决方案。
TF-ICON - 利用Text-driven Diffusion模型实现跨域图像无训练组合的框架
GithubICCV 2023TF-ICON开源项目扩散模型无训练跨域图像合成
TF-ICON是一个利用Text-driven Diffusion模型实现跨域图像无训练组合的框架。相比需要实例化优化或微调预训练模型的方法,TF-ICON无需额外训练或优化,就可无缝集成用户提供的对象,还使用了特别提示来帮助模型准确还原真实图像。实验表明,该方法在多个数据集(如CelebA-HQ、COCO和ImageNet)上的表现优于现有技术。
APISR - 动漫超分辨率技术提升图像视频质量
APISRGithub动漫超分辨率图像增强开源项目深度学习计算机视觉
APISR是一个开源的动漫超分辨率项目,专注于恢复和增强现实世界中低质量的动漫图像和视频。该技术融合了动漫制作流程的特点,能有效处理各种复杂的图像退化情况。项目提供预训练模型、在线演示和训练流程,支持单张图像和视频的超分辨率处理。APISR在真实动漫内容质量提升方面表现出色,为研究者和开发者提供了实用的工具。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法,包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术,支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能,为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
DEADiff - DEADiff模型实现高效风格化图像生成
DEADiffGithub图像风格化开源项目扩散模型文本到图像生成计算机视觉
DEADiff是一种风格化扩散模型,通过参考图像风格和文本提示生成新颖图像。该模型利用解耦表示技术,实现高效风格迁移和文本引导图像生成。DEADiff可将多种风格应用于不同场景,同时保持内容准确性。这项研究由中国科学技术大学和字节跳动的团队完成,并在CVPR 2024上发表。
imageinwords - 致力于生成超详细图像描述的研究项目
GithubImageInWords图像描述开源项目数据集机器学习计算机视觉
ImageInWords 是一个致力于生成超详细图像描述的研究项目。该项目提供基准评估数据集,可通过 Hugging Face 访问。它集成了计算机视觉和自然语言处理技术,为研究人员和开发者提供数据集、可视化工具和探索接口。这项研究旨在推进图像理解和描述生成领域的发展。
DenseCL - 改进密集预测任务的视觉预训练方法
DenseCLGithub密集预测对比学习开源项目自监督学习视觉预训练
DenseCL是一种自监督视觉预训练方法,通过密集对比学习提升模型在密集预测任务中的表现。该方法实现简洁,核心部分仅需10行代码,适配多种数据增强技术。实验表明,DenseCL在目标检测和语义分割任务中性能显著提升,同时保持训练效率。项目开源了预训练模型和使用指南,便于研究者在视觉任务中应用。
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