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zoom-learn-zoom

数字变焦机器学习技术驱动摄影效果提升

zoom-learn-zoom机器学习数字变焦tensorflowSR-RAWGithub开源项目

该项目展示了机器学习在摄影数字变焦中的应用，突出使用真实RAW传感器数据进行训练的优势。项目基于TensorFlow开发，可在Ubuntu 16.04 LTS上运行。提供了SR-RAW数据集的下载和使用指南，包括详细的快速推理和训练步骤，并介绍了CoBi损失的实现和数据预处理方法。适用于Sony Digital Camera Raw及其他RAW数据格式，适合计算机视觉和图像处理领域的研究和应用。

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介绍相关项目
UltraPixel - 先进的超高分辨率图像合成技术
AI绘图GithubUltraPixel图像生成开源项目深度学习高分辨率图像合成
UltraPixel是一种超高分辨率图像合成技术，可生成2K到4K分辨率的高质量图像。项目支持文本引导、个性化和ControlNet图像生成，为图像合成和视觉艺术领域提供了新的工具。通过详细的提示词，可以生成细节丰富的图像。
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。
CycleISP - 基于改进数据合成的图像修复框架
CycleISPGithub图像去噪开源项目数据合成深度卷积神经网络相机成像管道
CycleISP框架通过改进的数据合成方法，为图像去噪提供了大规模真实数据对。在RAW和sRGB空间中，模拟相机成像管道，生成信号依赖噪声的图像对，提升了深度卷积神经网络在真实相机数据集上的表现。相比之前的最佳方法，模型参数减少了约5倍。该框架适用于图像去噪和立体电影中的颜色匹配等任务，确保在多种图像处理任务中的优异性能。
Bigjpg - 基于深度学习的图像超分辨率放大工具
AI图像放大AI工具图像超分辨率在线工具无损放大深度卷积神经网络
Bigjpg是一款利用深度卷积神经网络技术的图像放大工具，专为动漫插画和普通照片优化。该工具在放大图像时能智能降噪和消除锯齿，保持画质。支持2-16倍放大，最大可处理50MB文件。提供网页版、多平台客户端和API接口，是一个全面的图像超分辨率解决方案。
SRGAN-PyTorch - 基于GAN的单图像超分辨率实现
GithubPyTorchSRGAN图像处理开源项目生成对抗网络超分辨率
SRGAN-PyTorch是一个开源项目，实现了基于生成对抗网络的单图像超分辨率算法。该项目能够将图像放大4倍，同时保持高质量和细节。它提供了完整的训练和测试流程，包括预训练模型、数据集处理脚本和性能评估。研究者和开发者可以利用此项目复现原论文结果或在自定义数据上应用SRGAN技术。
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
GithubICCV 2023NTIRE 2024Retinexformer低光照图像增强开源项目高分辨率图像
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。
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。
FotoPhoto - 开源AI图像模型实现照片级写实与艺术创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人像写真图像生成开源项目模型艺术创作风景摄影
FotoPhoto通过结合Foto Assisted Diffusion与FennPhoto两个模型的技术特点，在图像生成领域实现了突破。这个开源模型可生成包括人像、风景、食物在内的多类型图像，在保持照片级写实效果的同时，也能呈现艺术化风格。其特色在于面部细节和皮肤纹理的精确渲染，以及对整体画面氛围的把控。
AnimeSR - 针对动画视频的高质量超分辨率模型
AnimeSRGithub动画视频开源项目深度学习神经网络超分辨率
AnimeSR是一个专为动画视频设计的超分辨率模型。该项目采用创新技术学习真实世界的动画视频超分辨率，有效提升视频清晰度和质量。AnimeSR提供预训练模型、推理脚本和训练代码，可处理单帧图像和视频。该模型在保持动画风格的同时，能实现更自然的纹理和背景恢复，并减少伪影。项目还发布了AVC数据集用于模型训练和测试。
virtual-background - 浏览器内实时视频流虚拟背景替换，支持多个机器学习模型
BodyPixGithubML KitMediaPipeVirtual BackgroundWebAssembly开源项目
该项目展示了如何在浏览器实时视频流中，添加虚拟背景并切换三种预训练机器学习模型，包括BodyPix、MediaPipe Meet Segmentation和ML Kit Selfie Segmentation。用户可以对桌面和移动设备上的不同模型性能进行比较。此项目提供了详细的实现细节、性能分析及改进建议。
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