DeSRA

GAN超分辨率模型伪影智能检测与消除

DeSRA GAN 超分辨率图像处理人工智能 Github 开源项目

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。

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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。

VSGAN - VapourSynth超分辨率和图像修复模块

GithubPyTorchVSGANVapourSynth图像处理开源项目超分辨率

VSGAN是一个为VapourSynth开发的超分辨率和图像修复处理模块，基于PyTorch实现。该模块利用深度学习技术，提供视频和图像的高质量超分辨率和修复功能。VSGAN兼容Python 3.7+和VapourSynth R55+版本，在GitHub上开源并提供详细文档。这个持续更新的项目为视频处理爱好者和专业人士提供了强大的图像增强工具。

AnimeSR - 针对动画视频的高质量超分辨率模型

AnimeSRGithub动画视频开源项目深度学习神经网络超分辨率

AnimeSR是一个专为动画视频设计的超分辨率模型。该项目采用创新技术学习真实世界的动画视频超分辨率，有效提升视频清晰度和质量。AnimeSR提供预训练模型、推理脚本和训练代码，可处理单帧图像和视频。该模型在保持动画风格的同时，能实现更自然的纹理和背景恢复，并减少伪影。项目还发布了AVC数据集用于模型训练和测试。

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。

CCSR - 改善扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性

CCSRGithub图像恢复开源项目扩散模型稳定性超分辨率

CCSR项目专注于提高扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性。项目引入全局标准差(G-STD)和局部标准差(L-STD)两个新指标，用于评估基于扩散的方法在超分辨率结果中的图像级和像素级变化。实验表明，CCSR在真实世界和双三次超分辨率任务中均有优异表现，能够生成更稳定、高质量的图像。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，方便研究人员和开发者使用。

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。

EnlightenGAN - 无监督深度光照增强技术

EnlightenGANGithub图像增强开源项目无配对监督深度学习计算机视觉

EnlightenGAN是一种用于增强低光照图像质量的深度学习方法。该技术采用无监督学习方式，无需配对的低光/正常光照图像进行训练。EnlightenGAN基于生成对抗网络(GAN)架构，能有效提升各种复杂场景下的图像亮度和细节。在多个公开数据集上，EnlightenGAN展现出优秀性能，为计算机视觉和图像处理领域提供了新的解决方案。

KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱，涵盖最新深度学习模型

BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目

KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码，支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂，并附有详细指南，即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新，确保用户体验最新技术进展。

AOT-GAN-for-Inpainting - 基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术

AOT-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率

AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型，旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术，分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式，而SoftGAN则通过改进判别器训练，提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。

Fast-SRGAN - 基于Pixel Shuffle的SR-GAN实时超分辨率视频放大

Fast-SRGANGithubPython 3.10像素洗牌开源项目超分辨率预训练模型

Fast-SRGAN是一个开源项目，基于SR-GAN架构和Pixel Shuffle技术，旨在实现实时超分辨率视频放大。实验证明，在MacBook M1 Pro GPU上可以达到720p视频的30fps处理速度。项目提供预训练模型并支持自定义训练参数，用户可通过配置文件或命令行参数进行设置并在Tensorboard上监控训练进度。欢迎社区贡献意见和改进。

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