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

ldm-super-resolution-4x-openimages - 基于潜在扩散模型的图像超分辨率开源工具

GithubHuggingfaceLDM图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习神经网络

ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型，平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大，并提供了完整的推理pipeline，适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。

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。

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。

sd-webui-stablesr - 提高图像超分辨率，适用于各种类型的图片处理

Automatic1111 WebUIGithubJianyi WangStable DiffusionStableSR开源项目超分辨率

此页面介绍了StableSR项目及其主要功能和用途。StableSR显著提升了图像细节和色彩准确度，并降低显存需求，适用于综合性图像处理。提供了SD2.1 768和512版本以支持高分辨率处理。此外，项目通过负提示词进一步优化图像质量，适合摄影、动漫及AIGC图像的超分辨率处理，且提供详细的安装和使用指南。

ReNoise-Inversion - 迭代重噪图像反演方法提升重建精度和编辑效果

AI图像处理GithubReNoise图像反演开源项目扩散模型迭代噪声

ReNoise-Inversion项目开发了一种创新的图像反演方法，利用迭代重噪机制提高重建精度，同时保持低操作成本。该方法适用于多种采样算法和模型，包括最新的加速扩散模型。实验表明，ReNoise技术在精确度和速度方面表现优异，同时保持了图像的可编辑性。这一技术为基于文本的真实图像编辑开辟了新途径。

DemoFusion - 民主化高分辨率图像生成

DemoFusionGithub图像生成开源开源项目生成式人工智能高分辨率

DemoFusion项目致力于通过优化现有开源生成式人工智能（GenAI）模型，普及高分辨率图像生成技术，减少高额资本投资需求。该框架利用渐进式放大、跳过残差和膨胀采样机制，实现高质量图像生成。DemoFusion的渐进生成过程提供中间预览结果，便于用户快速调整和迭代。此项目旨在对抗大公司垄断，让公众无需支付高昂费用即可使用尖端的高分辨率图像生成技术。

edsr-base - 轻量级单图像超分辨率深度残差网络

DIV2KEDSRGithubHuggingface图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉

EDSR-base是一种轻量级单图像超分辨率深度学习模型，基于增强型深度残差网络架构。该模型在DIV2K数据集上预训练，支持2倍、3倍和4倍图像放大。与原始EDSR相比，EDSR-base采用16个残差块和64个通道，模型大小约5MB。在多个基准数据集上，其PSNR和SSIM指标均优于双三次插值。研究者可通过super-image库使用该模型进行图像放大实验。

RealScaler - 开源AI驱动的图像视频超分辨率工具

AI绘图GithubRealScaler图像增强开源项目深度学习视频优化

RealScaler是基于RealESRGAN技术的开源Windows应用，专注于图片和视频的超分辨率处理。它提供直观的用户界面，支持多种AI模型和文件格式，具备自动图像分割合并、多GPU支持等功能。该工具可同时处理多个文件，并支持原始与放大图像间的插值。RealScaler持续优化，旨在提供高效、高质量的图像和视频增强体验。

HRDA - 突破性多分辨率域适应语义分割方法

GithubHRDA域适应多尺度开源项目语义分割高分辨率

HRDA是一种创新的多分辨率训练方法，用于无监督域适应的语义分割。它结合高分辨率裁剪保留细节和低分辨率裁剪捕获长程上下文，同时控制GPU内存占用。HRDA在多个基准测试中显著超越现有方法，并可扩展至域泛化。这种方法为自动驾驶等实际应用中的域适应问题提供新思路，推动了计算机视觉技术在复杂场景下的应用。

multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术，适用于低显存环境

ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目

通过瓦片扩散与VAE技术，该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像（≥2K）。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演，并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改，自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。

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