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CCSR

改善扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性

CCSR项目专注于提高扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性。项目引入全局标准差(G-STD)和局部标准差(L-STD)两个新指标,用于评估基于扩散的方法在超分辨率结果中的图像级和像素级变化。实验表明,CCSR在真实世界和双三次超分辨率任务中均有优异表现,能够生成更稳定、高质量的图像。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示,方便研究人员和开发者使用。

HiDiffusion - 无需训练即可提升扩散模型分辨率和速度的方法
AI绘图GithubHiDiffusion图像生成开源项目扩散模型高分辨率
HiDiffusion是一种提高预训练扩散模型分辨率和速度的方法,无需额外训练。通过添加单行代码即可集成到现有扩散管道中。它支持文本到图像、图像到图像和修复等多种任务,适用于Stable Diffusion XL、Stable Diffusion v2等主流模型。HiDiffusion还兼容ControlNet等下游任务,为图像生成提供更高质量和效率。
DiffIR - 创新扩散模型提升图像修复效率
DiffIRGithubICCV2023图像恢复开源项目扩散模型深度学习
DiffIR是一种专为图像修复设计的创新扩散模型。它结合了紧凑的图像修复先验提取网络、动态图像修复变换器和去噪网络,相比传统扩散模型实现了更快速、稳定的图像恢复。在多项图像修复任务中,DiffIR展现出最先进的性能,同时大幅降低计算成本,为图像修复技术开辟了新的发展方向。
swin2SR-realworld-sr-x4-64-bsrgan-psnr - 基于SwinV2的实景图像4倍超分辨率模型
GithubHuggingfaceSwin2SR图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
Swin2SR是一款图像超分辨率模型,支持图像4倍放大。该模型由Conde等人开发,基于SwinV2 Transformer架构,专注于解决实际场景中的图像超分辨率问题,可有效处理压缩图像的放大和修复。模型提供完整的官方文档支持。
iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法
GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率
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。
APISR - 动漫超分辨率技术提升图像视频质量
APISRGithub动漫超分辨率图像增强开源项目深度学习计算机视觉
APISR是一个开源的动漫超分辨率项目,专注于恢复和增强现实世界中低质量的动漫图像和视频。该技术融合了动漫制作流程的特点,能有效处理各种复杂的图像退化情况。项目提供预训练模型、在线演示和训练流程,支持单张图像和视频的超分辨率处理。APISR在真实动漫内容质量提升方面表现出色,为研究者和开发者提供了实用的工具。
ldm-super-resolution-4x-openimages - 基于潜在扩散模型的图像超分辨率开源工具
GithubHuggingfaceLDM图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习神经网络
ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型,平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大,并提供了完整的推理pipeline,适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。
TCD - 新型少步采样蒸馏技术用于高质量图像生成
GithubLoRATCD图像生成开源项目扩散模型生成AI
TCD是一种创新的蒸馏技术,可将预训练扩散模型的知识提炼为高效的少步采样器。该技术具有灵活的NFE、优异的生成质量、可调节的细节程度和广泛的适用性。TCD无需对抗训练即可实现高质量的少步生成,有效避免了模式崩溃问题。项目开源了推理代码和基于SDXL Base 1.0蒸馏的TCD-SDXL模型,可与多种现有模型和技术无缝集成。
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。
CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成
AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节
CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成,这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。
sd-vae-ft-mse - 改进稳定扩散自编码器提升图像重建效果
GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型模型微调深度学习自动编码器
sd-vae-ft-mse是一款经过微调的稳定扩散自编码器,在LAION-Aesthetics和LAION-Humans数据集上训练。该模型旨在提高图像重建质量,尤其是人脸细节。相比原始模型,它在PSNR和SSIM等指标上有明显提升,能够生成更平滑的图像。该模型可作为VAE组件轻松集成到现有的diffusers工作流中,用于稳定扩散图像生成。
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