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HAT

激活更多像素的图像超分辨率转换器

HAT是一个开源的图像超分辨率项目,采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平,参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型,能够处理各种图像重建任务。

stable-diffusion-x4-upscaler - 基于稳定扩散技术的AI图像4倍放大模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion上采样人工智能图像生成开源项目机器学习模型
stable-diffusion-x4-upscaler是一个开源的AI图像放大模型,基于稳定扩散技术开发。它可以将图像分辨率提高4倍,同时保持图像质量。该模型支持文本引导,能根据描述优化放大效果。采用潜在扩散模型技术,在1000万张高分辨率图像上训练。适用于图像分辨率提升、艺术创作和图像编辑等领域。
Upscale-A-Video - 基于扩散模型的时序一致视频超分辨率技术
AI视频处理GithubUpscale-A-VideoYouHQ数据集开源项目扩散模型视频超分辨率
Upscale-A-Video是一个视频超分辨率项目,采用扩散模型技术处理低分辨率视频和文本提示输入。该项目重点解决真实世界视频的时序一致性问题,并发布了YouHQ数据集用于模型训练和评估。Upscale-A-Video旨在提高视频分辨率的同时保持帧间连贯性。
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。
Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler - 基于ControlNet的Flux.1-dev兼容图像超分辨率模型
ControlNetGithubHuggingface人工智能图像增强图像处理图像超分辨率开源项目模型
Jasper研究团队开发的Flux.1-dev ControlNet超分辨率模型,专门处理低分辨率图像。采用合成复杂数据降质方案训练,可将图像分辨率提升4倍。基于diffusers库实现,支持高斯噪声、泊松噪声、图像模糊和JPEG压缩等多种图像降质处理。该模型与Flux.1-dev完全兼容,提供高质量的图像超分辨率功能。
Final2x - 跨平台高清图片超分辨率处理工具
AI模型Final2xGithub图像处理多平台支持开源项目超分辨率
Final2x是一个开源的跨平台图片超分辨率工具,提供多种模型包括RealCUGAN、RealESRGAN和Waifu2x,旨在无损质量地提升图片清晰度。支持各主要操作系统如Windows、MacOS和Linux,并允许用户自定义输出尺寸,适配多语言环境。
UltraHighDefinition - 多场景通用的细致图像生成模型
AI生成GithubHuggingfaceLEOSAMsFilmGirlUltraLiberteRedmond图像生成开源项目模型稳定扩散
UltraHighDefinition项目结合了FilmGirlUltra和LiberteRedmond的图像特性,旨在生成细节丰富且多功能的高分辨率图像。该模型能为多种场景提供细致的视觉效果,包括电影风、幻想艺术和高对比度肖像等。通过生成大量样本,它展示了丰富的视觉组合和创意可能性,适用于摄影和艺术创作。
Awesome-Super-Resolution - 全面收录超分辨率技术研究资源
GitHubGithub图像处理开源项目深度学习论文列表超分辨率
项目提供了丰富的超分辨率技术资源,包括按年份和主题分类的论文列表、数据集和代码仓库。内容涵盖2014年至2024年的研究成果,包括传统方法、深度学习方法、非深度学习方法以及超分辨率研讨会论文。资源库还收录了超分辨率调查报告,并设有快速导航功能,为研究人员和开发者提供便捷的资源检索体验。
HyperInverter - 超网络技术实现高质量StyleGAN图像反演
GAN反演GithubStyleGAN人脸生成图像编辑开源项目超网络
HyperInverter是一种两阶段StyleGAN反演方法,结合编码器和超网络实现高质量图像重建、良好可编辑性和快速推理。实验表明,该方法在保持编码器级推理速度的同时,重建质量显著优于现有编码器方法,接近优化方法。在人脸和建筑图像上均取得出色效果。
gta - 几何感知注意力机制增强多视图Transformer性能
GTAGithub几何感知注意力多视图Transformer开源项目神经渲染计算机视觉
GTA是一种创新的几何感知注意力机制,旨在提升多视图Transformer的表达能力。这项技术不仅适用于新视角合成和3D场景重建等多视图任务,还可应用于图像生成等2D任务。项目提供了GTA在CLEVR-TR和MSN-Hard数据集上的官方实现代码,并展示了其在ImageNet图像生成中的应用。通过整合几何信息,GTA使Transformer更有效地处理3D空间关系,从而显著提高多视图任务的性能表现。
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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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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