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基于机器学习的开源水印去除项目

Watermark-Removal图像修复机器学习深度学习TensorFlowGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
BasicSR - 基于PyTorch的图像视频复原工具箱 实现多种先进算法
BasicSRGithubPyTorch图像复原开源项目视频复原超分辨率
BasicSR是基于PyTorch的图像和视频复原工具箱，实现了ESRGAN、BasicVSR等多种先进算法。它支持超分辨率、去噪、去模糊等任务，并提供训练测试指南、数据集准备工具和模型库。该项目为图像复原研究提供了一个功能丰富的开源平台，方便研究人员进行算法开发和性能对比。
zoom-learn-zoom - 数字变焦机器学习技术驱动摄影效果提升
GithubSR-RAWtensorflowzoom-learn-zoom开源项目数字变焦机器学习
该项目展示了机器学习在摄影数字变焦中的应用，突出使用真实RAW传感器数据进行训练的优势。项目基于TensorFlow开发，可在Ubuntu 16.04 LTS上运行。提供了SR-RAW数据集的下载和使用指南，包括详细的快速推理和训练步骤，并介绍了CoBi损失的实现和数据预处理方法。适用于Sony Digital Camera Raw及其他RAW数据格式，适合计算机视觉和图像处理领域的研究和应用。
control_v11p_sd15_inpaint - ControlNet技术驱动的智能图像修复工具
ControlNetGithubHuggingfaceInpaintStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型
control_v11p_sd15_inpaint是一款基于ControlNet技术的图像修复工具。它通过精确控制Stable Diffusion等扩散模型，实现高质量的图像修复和编辑。该模型支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件，为图像处理提供多样化的选择。这一工具适用于个人设备和大型计算集群，具有良好的可训练性和易用性。
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络（GAN）如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore，未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南，并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员，项目中展示了技术实现的详细结果，还提供了参考文献和讨论资源。
DeSRA - GAN超分辨率模型伪影智能检测与消除
DeSRAGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率
DeSRA项目开发了创新方法，用于检测和消除GAN实际场景超分辨率模型中的伪影。该方法能高效识别伪影区域，通过微调策略消除同类伪影，只需少量样本即可。这一技术突破缩小了超分辨率算法在实际应用中的差距，为图像质量提升开辟了新途径。
ProPainter - 创新视频修复技术提升传播和变换器效果
GithubICCV 2023ProPainter开源项目深度学习视频修复计算机视觉
ProPainter是一个开源的视频修复项目,通过改进传播和变换器技术提高修复质量。它支持对象移除和视频补全,可处理高分辨率视频,并提供内存高效的推理。该项目开放了源代码和预训练模型,还提供在线演示。ProPainter在视频修复领域取得了显著进展,为相关研究和应用提供了有力支持。
vocal-remover - 使用深度学习的开源伴奏提取工具
GithubPyTorchvocal-remover开源项目模型训练深度学习音源分离
这款基于深度学习的开源工具可以从歌曲中提取伴奏。用户能够下载最新版本并安装相关的要求包，通过简单命令将音轨分离为伴奏和人声轨道。支持在CPU和GPU上运行，并提供诸如Test-Time-Augmentation和后处理等高级选项以提升分离质量。项目同样允许用户使用自己的数据集训练模型，非常适用于需要高质量音频源分离的应用。
Remove Background - 智能AI在线图片背景去除工具
AI工具免费工具图片处理在线编辑背景移除
Remove Background是一款免费的AI在线图片背景去除工具，采用先进的人工智能技术。用户无需安装软件或注册账号，只需上传图片即可快速精确去除背景，还能添加新背景色。支持各种尺寸和格式的图片，操作简单方便，适用于多种操作系统。这款智能背景去除工具广泛应用于设计、社交媒体等领域，帮助用户轻松创建高质量图片，提供专业的在线图片编辑体验。
DesignEdit - 基于多层潜在表示的统一精准图像编辑框架
DesignEditGithubStable Diffusion人工智能图像编辑多层潜在分解开源项目
DesignEdit是一个创新图像编辑项目，采用多层潜在表示技术实现统一精准的编辑功能。支持对象移除、缩放、平移、移动、调整大小和翻转等操作，还可进行跨图像合成和排版重设。基于Stable Diffusion XL 1.0实现，无需额外训练即可使用。项目提供Gradio交互界面，简化了复杂的图像编辑过程。这个开源项目展示了AI在图像编辑领域的应用前景。
lama - 高清大范围遮罩修复技术
GithubLaMa卷积神经网络图像修复开源项目深度学习热门面具生成
LaMa 使用傅立叶卷积技术，提供高效的图像修复服务，尤其擅长处理大尺寸遮罩和周期性结构的修复。项目支持多种格式和分辨率，适应各类复杂场景。通过多平台融合，开放源代码和在线体验，LaMa 旨在推动图像处理技术的创新和应用。
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