iSeeBetter

时空融合视频超分辨率方法

视频超分辨率深度学习生成对抗网络 PyTorch 图像质量 Github 开源项目

iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。

文档

ECCV2022-RIFE - 实时视频帧插值算法，支持720p及更高分辨率

ECCV2022GithubRIFE中间流估计实时性能开源项目视频插帧

本项目实现了高效的实时中间流估计算法，支持任意时间步的视频帧插值。最新版本对动画场景进行了优化，在2080Ti GPU上可实现30+FPS的2倍720p插值。项目获得ECCV2022认可，适用于高质量视频插值的开发者和应用。

image-restoration-sde - 创新图像恢复方法结合SDE和扩散模型的IR-SDE与Refusion

GithubIR-SDERefusionSDE图像恢复开源项目深度学习

该项目提出IR-SDE和Refusion两种图像恢复方法。IR-SDE采用均值回复随机微分方程,在多项任务中达到最优性能。Refusion整合潜空间扩散模型,可处理大尺寸真实图像。这些技术适用于合成和实际数据集,有效解决图像去雨、去雾、去阴影等问题。项目开源完整PyTorch实现代码,并提供预训练模型和使用指南。

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。

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。

VEnhancer - 提升文本到视频生成质量的时空增强框架

AI视频处理GithubVEnhancer开源项目扩散模型空间时间增强视频生成

VEnhancer是一个时空增强框架，旨在提高文本到视频(T2V)生成模型的输出质量。该框架基于ControlNet结构，整合了预训练视频扩散模型的多帧编码器和中间块，构建可训练的条件网络。VEnhancer接收低分辨率关键帧和完整噪声潜在帧作为输入，通过噪声增强和下采样因子进行网络调节，从而生成更高质量、更连贯的视频内容。

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。

video2x - 开源视频和图像超分辨率增强软件

Video2X是一个开源的视频、GIF和图像超分辨率处理软件。它集成了waifu2x、Real-ESRGAN等多种先进算法，能够有效提升媒体质量。Video2X提供图形界面、命令行和Docker容器三种使用方式，支持Windows和Linux平台。除了提高分辨率外，该工具还具备帧率插值功能，可以显著改善视频的流畅度和清晰度。

UPR-Net - 创新的轻量级视频帧插值网络

GithubUPR-Net光流估计开源项目深度学习视频插帧金字塔递归网络

UPR-Net是一种创新的统一金字塔递归网络，用于视频帧插值。该网络采用轻量级递归模块进行双向光流估计和中间帧合成，通过金字塔框架实现迭代细化。尽管参数量仅为1.7M，UPR-Net在多个基准测试中表现出色，特别是在大运动场景下效果显著。项目提供完整的模型训练、测试和评估实现，包括在Vimeo90K、UCF101、SNU-FILM和4K1000FPS等数据集上的评估结果。

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。

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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