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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超分辨率扩散模型图像恢复稳定性Github开源项目

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。

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介绍相关项目
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络（GAN）如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore，未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南，并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员，项目中展示了技术实现的详细结果，还提供了参考文献和讨论资源。
DeSRA - GAN超分辨率模型伪影智能检测与消除
DeSRAGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率
DeSRA项目开发了创新方法，用于检测和消除GAN实际场景超分辨率模型中的伪影。该方法能高效识别伪影区域，通过微调策略消除同类伪影，只需少量样本即可。这一技术突破缩小了超分辨率算法在实际应用中的差距，为图像质量提升开辟了新途径。
StreamMultiDiffusion - 基于区域语义控制的实时交互式图像生成
GithubStable Diffusion 3StreamMultiDiffusion实时生成开源项目文本到图像语义控制
StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复，能够显著降低生成延迟，适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。
Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler - 基于ControlNet的Flux.1-dev兼容图像超分辨率模型
ControlNetGithubHuggingface人工智能图像增强图像处理图像超分辨率开源项目模型
Jasper研究团队开发的Flux.1-dev ControlNet超分辨率模型，专门处理低分辨率图像。采用合成复杂数据降质方案训练，可将图像分辨率提升4倍。基于diffusers库实现，支持高斯噪声、泊松噪声、图像模糊和JPEG压缩等多种图像降质处理。该模型与Flux.1-dev完全兼容，提供高质量的图像超分辨率功能。
TCD-SDXL-LoRA - 创新扩散模型蒸馏技术助力高质量图像快速生成
GithubHuggingfaceLoRAStable DiffusionTCD开源项目快速采样文本生成图像模型
TCD是一款基于轨迹一致性蒸馏原理的开源项目，通过少步采样技术实现快速图像生成。该技术在保持高质量生成效果的同时，支持灵活调节采样步数和细节程度。作为SDXL的扩展模型，TCD可与社区模型、LoRA、ControlNet等技术无缝集成，并解决了传统对抗训练中的模式崩溃问题。
FouriScale - 无需训练的高分辨率图像合成方法
FouriScaleGithub开源项目扩散模型无需训练频域分析高分辨率图像生成
FouriScale是一种基于频域分析的高分辨率图像生成方法。该技术在预训练扩散模型中引入膨胀技术和低通操作，解决了结构和尺度一致性问题。FouriScale可处理不同宽高比的文本到图像生成任务，平衡图像结构完整性和保真度，实现任意大小、高分辨率、高质量的图像生成。这种方法简单且兼容性强，为超高分辨率图像合成研究提供了新思路。
DiffBIR - 基于扩散模型的多任务盲图像修复方法
DiffBIRGithub人脸修复图像修复开源项目扩散模型盲图像超分辨率
DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法，可处理多种图像退化问题，如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构，先进行退化移除，再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果，能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。
AingDiffusion9.2 - 通过文本生成高清晰度图像
AI绘图GithubHugging FaceHuggingfacestable-diffusion图像生成开源项目模型高质量图像
该项目利用稳定扩散原理和先进的扩散器技术，以生成超逼真的高细节图像。产生图像具备锐利的焦点和鲜艳的色彩，从而流畅映射文本描述。探索AI与视觉创意的交汇，体验创新与实践在生成3D电影级图像中的应用。
consistencydecoder - 稳定扩散VAE的高性能一致性解码器
Consistency DecoderGithubStableDiffusionPipeline人工智能图像生成开源项目深度学习
ConsistencyDecoder是一个开源项目，旨在优化稳定扩散变分自编码器(VAE)的解码过程。该解码器生成的图像质量优于传统GAN解码器，在细节保留和整体画质上表现突出。项目具有简便的安装和使用流程，支持CUDA加速，并可与StableDiffusionPipeline无缝集成。项目提供的对比示例直观展示了ConsistencyDecoder的性能优势。
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