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GFPGAN

提升图像细节和自然效果的实用人脸修复算法

GFPGAN利用预训练的StyleGAN2等人脸生成网络进行盲人脸修复。项目提供多种在线演示,包括Huggingface Gradio和Colab,支持增强背景区域,适用于各种质量的图像输入。最新1.4版本生成更多细节并保持身份一致性。无需CUDA扩展的清洁版本适用于多平台运行。

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。
PSGAN - 姿势和表情鲁棒的空间感知妆容迁移技术
GithubPSGAN人脸识别妆容迁移开源项目深度学习计算机视觉
PSGAN是一种新型的妆容迁移技术,能够在不同姿势和表情下实现精确的妆容转移。该技术利用空间感知GAN架构,支持高度定制化的妆容效果,并能保留细节。PSGAN不仅适用于静态图像,还可应用于视频中的实时妆容迁移,为计算机视觉和美妆行业带来新的研究方向。项目还增加了使用拉普拉斯变换的高分辨率人脸支持功能,进一步提升了技术的应用范围和效果。PSGAN的开源代码支持GPU推理和训练,为研究者和开发者提供了便利的实验环境。
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。
AttGAN-Tensorflow - 精准控制的人脸属性编辑框架
AttGANGithub人脸属性编辑图像处理开源项目深度学习生成对抗网络
AttGAN-Tensorflow是一个开源的人脸属性编辑框架,基于深度学习技术实现。该项目允许精确控制并编辑人脸图像的特定属性,如发型、眼镜和胡须等。AttGAN支持高达40种属性的编辑和高分辨率图像处理。项目提供完整的TensorFlow实现、预训练模型和数据准备脚本,便于研究人员和开发者进行实验和应用。凭借其出色的性能和灵活性,AttGAN在人脸属性编辑领域具有重要价值。
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。
DragGAN - 基于交互点的生成图像操作
DragGANGANGithubPyTorchSIGGRAPH 2023StyleGAN3开源项目
DragGAN项目介绍了一种基于交互点操作的生成图像技术,可以在生成图像流形上进行精确调整。内容包括技术实现步骤如安装依赖、运行Docker、下载预训练权重和使用GUI进行图像编辑。该项目关键是集成了StyleGAN3和部分StyleGAN-Human代码,提供一个在Linux和Windows系统上高效运行的图像编辑工具。代码遵循CC-BY-NC许可,部分源代码基于Nvidia Source Code License。
RestoreFormer - 盲脸修复的跨域注意力模型
GithubRestoreFormer++人脸修复开源项目深度学习盲恢复高质量
RestoreFormer利用多头交叉注意力层实现高质量盲脸修复,其特点是从高质量字典中提取关键-值对用于面部重建。2023年9月项目添加了在线演示和更用户友好的推理方法,2023年1月新增了测试数据集。源代码和资源在GitHub提供,并包含详细的数据集准备和模型训练指南,支持多种评估指标。
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。
edge-connect - 通过生成对抗网络模型提高细节再现的图像修复方法
EdgeConnectGithubPython图像修复开源项目生成对抗网络边缘生成器
EdgeConnect是一种新的图像修复方法,通过生成对抗网络模型提高细节再现。该方法包含两个步骤:首先生成图像中缺失区域的边缘,然后根据生成的边缘信息填补图像。此方法适用于Places2、CelebA及Paris Street-View等数据集。EdgeConnect引入新的边缘生成和图像补全技术,使修复结果更为真实自然。该项目基于Python和PyTorch实现,支持CUDA加速,提供完整的训练、测试和评估指南,并且免费提供预训练模型下载使用。
Fast-AgingGAN - 基于CycleGAN的高效人脸年龄转换模型
CycleGANFast-AgingGANGithub人脸老化图像转换开源项目深度学习模型
Fast-AgingGAN是一个基于CycleGAN的人脸年龄转换深度学习模型,支持年轻和老年面孔的双向转换。该模型在GTX1080上处理512x512图像时可达到66fps的速度,无需单独的人脸检测步骤。项目提供预训练模型和自定义训练选项,可使用CACD或UTK faces数据集。通过简单的命令行操作即可实现人脸年龄转换,并可通过Tensorboard监控训练过程。
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