Watermark-Removal-Pytorch

基于深度图像先验的无训练水印去除方法

深度图像先验水印移除 Pytorch 图像修复深度学习 Github 开源项目

该项目实现了基于深度图像先验的水印去除技术，无需训练数据即可处理已知和未知水印。该方法通过简单API调用，支持图像编辑等任务。项目采用PyTorch开发，提供MPS加速，包含使用说明和结果展示。

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论文

介绍相关项目

multi-delogo - 视频水印去除工具支持多位置标记和自动检测

Githubmulti-delogo图像处理开源软件开源项目自动识别视频去水印

multi-delogo是一个开源的视频水印去除应用，具备多位置标记和自动检测功能。该工具可去除视频中的logo和水印，即使位置变化也能处理。它对文字水印的识别和去除效果较好。multi-delogo支持Windows、Linux和Mac OS平台，可通过不同方式安装使用。项目托管在GitHub上，欢迎用户反馈和贡献。

StegaStamp - 在物理照片中隐匿和提取数据的技术

CVPR 2020GithubStegaStamp图像编码图像解码开源项目隐藏数据

此页面介绍了一种在图像中隐藏和提取数据的方法，能够在经过打印和摄影负载后保持图像的感知相似性。项目提供了所需的代码和预训练模型，以便复现研究成果。内容涵盖了训练编码器和解码器模型的步骤，并详细说明了在图像中编码和解码信息的过程。

IQA-PyTorch - 纯Python和PyTorch图像质量评估工具箱

GPU加速GithubIQAPyTorch图像质量评估开源项目纯Python

IQA-PyTorch是一款基于纯Python和PyTorch的图像质量评估工具箱，支持多种主流全参考和无参考评估指标。通过GPU加速，评估速度优于Matlab实现，用户可通过命令行或代码进行图像质量评估。该工具箱还支持作为损失函数使用，提供便捷的基准数据集下载和详细文档，适用于评估各种场景。定期更新及多种预训练模型让它成为图像质量评估的理想选择。详情请查阅文档和示例代码。

Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复

GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复

研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型，通过多头注意力和前馈网络设计，实现了长距离像素交互，适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像和双像素数据）和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布，并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。

QATM_pytorch - 基于PyTorch的质量感知模板匹配算法

GithubPytorchQATM开源项目模板匹配深度学习计算机视觉

QATM是一种质量感知模板匹配算法的PyTorch实现。这个开源项目提供了完整的代码实现，包括依赖项、使用说明和演示结果。它支持GPU加速，可用于图像识别和对象定位等计算机视觉任务。用户可以自定义样本图像和模板图像，项目展示了算法在多种模板上的匹配效果。

backgroundremover - AI图像与视频背景移除工具

AI背景移除BackgroundRemoverGithubPython工具图像处理开源项目热门视频处理

BackgroundRemover是一款使用AI技术为图像和视频去除背景的命令行工具。该工具支持高效的背景处理能力，提供多种模型选择及高级设置以适应不同的处理需求。无论是静态图像还是动态视频，BackgroundRemover均能高质量完成背景透明处理，是设计师和视频制作人员的得力助手。

inpaint - 开源图像修复与对象移除库

C++库GithubInpaintOpenCV图像修复对象移除开源项目

Inpaint是一个开源C++库,实现图像修复和完成功能。它侧重于大面积图像重建和对象移除,能够恢复或修复图像区域,使修改后的图像看起来自然。该库针对大区域重建进行了优化,可有效去除图像中不需要的元素。Inpaint支持多平台构建,并提供交互式工具用于图像编辑和修复。

deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程

GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

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。

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译

CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。

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