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Retinexformer

Retinexformer：高效低光照图像增强工具，支持15个基准测试和超高分辨率

Retinexformer低光照图像增强NTIRE 2024ICCV 2023高分辨率图像Github开源项目

Retinexformer是一个低光照图像增强项目，支持超过15个基准测试和超高分辨率图像（最高4000x6000）。该项目在NTIRE 2024挑战中获得第二名，提供代码、预训练模型和训练日志。Retinexformer框架支持分布式数据并行和混合精度训练，自适应分割测试策略显著提升模型性能。

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介绍相关项目
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。
AI Image Enhancer - 全能AI图像增强与处理平台
AI图像增强AI工具图像去噪图像放大图像超分辨率图像锐化
AI Image Enhancer集成多种图像处理功能于一体,包括智能放大、锐化、降噪和修复等。这个在线平台能有效提升图像分辨率和细节,广泛适用于摄影、设计、电商等领域。无论是修复老照片、优化产品图片还是美化社交媒体内容,AI Image Enhancer都能高效处理,为用户带来专业级的图像增强效果。
PyDIff - 金字塔扩散模型提升低光照图像增强效果
GithubIJCAI 2023PyDiff低光照图像增强开源项目扩散模型深度学习
PyDiff项目利用金字塔扩散模型技术增强低光照图像。在LOL数据集上，其PSNR达27.09，SSIM为0.93，展现出优异性能。项目开源了训练和测试代码，支持多GPU训练，并可用于自定义低级任务数据集。PyDiff为低光照图像增强研究提供了有力工具。
refiners - 优化基础模型适配器的训练和部署工作流
AI模型GithubRefiners基础模型开源项目深度学习适配器
Refiners是一个开源项目，致力于优化基础模型适配器的训练和部署流程。该项目集成了多项前沿技术，包括IC-Light图像照明调控、Multi Upscaler高分辨率图像生成和HQ-SAM高质量掩码预测等。Refiners还支持SDXL-Lightning和潜在一致性模型等创新功能，为开发者提供了多样化的工具和灵活的适配方案，促进AI模型的快速迭代和实际应用。
CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型，通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计，并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异，尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
InstructIR - 基于人类指令的高质量图像修复新方法
GithubInstructIR图像修复图像去噪图像去雨图像增强开源项目
InstructIR项目利用人类书写的自然语言指令，引导神经模型进行全能型图像修复。该模型在图像去噪、去雨、去模糊、去雾和提升低光图像等多个任务上实现了最新成果，并在多个基准测试中比现有方法提升了+1dB，树立了文本引导图像修复与增强的新标准。
Image Enhancer AI - AI驱动的图像增强与放大工具 提升照片质量与分辨率
AI图像增强AI工具专业视觉效果图像处理图片上采样照片修复
Image Enhancer AI是一款基于人工智能的图像处理工具，专注于提升照片质量和分辨率。它提供多样化的功能，包括图像放大、面部优化和模糊照片锐化，适用于室内设计、插画和风景等多种类型的图片。这款工具能将普通图片提升至专业水平，操作简单直观，帮助用户轻松创造高质量视觉内容。
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。
LLIE_Survey - 低光照图像和视频增强技术最新进展综述
Github低光照图像增强图像处理开源项目深度学习视频增强计算机视觉
该研究全面综述了低光照图像和视频增强(LLIE)技术，提出SICE_Grad和SICE_Mix数据集用于复杂混合曝光场景，引入Night Wenzhou视频数据集包含航拍和街景。研究梳理LLIE发展历程，系统分类各种方法，提供基准数据集和评估指标，为研究者提供重要参考。
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。
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