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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。

controlnet-tile-sdxl-1.0 - ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索
ControlNet Tile SDXLGithubHuggingface人工智能图像去模糊图像超分辨率开源项目模型生成式图像处理
该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines,支持多种比率和倍数的放大,简化了操作过程,并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例,可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像,提高细节再现能力。
Diffusion-Low-Light - 小波扩散模型提升低光照图像质量
GithubSiggraph Asia 2023低光照图像增强小波扩散模型开源项目深度学习计算机视觉
Diffusion-Low-Light是一个发表于Siggraph Asia 2023的开源项目,提出了基于小波扩散模型的低光照图像增强方法。该方法在LOLv1、LOLv2和LSRW等多个数据集上表现优异,与现有技术相比效果显著。项目提供预训练模型、代码和详细实施指南,在保持图像细节和自然度方面表现出色,为低光照图像处理领域带来了创新解决方案。
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。
control_v11p_sd15_softedge - 软边缘检测控制模型 优化稳定扩散图像生成效果
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型稳定扩散软边缘
control_v11p_sd15_softedge是基于ControlNet v1.1的软边缘检测图像控制模型。它能精确控制Stable Diffusion的图像生成过程,支持多种图像处理任务。相比前代模型,优化了训练数据集,提升了边界感知能力,解决了灰度图像过拟合问题,具有更强的鲁棒性。该模型可用于艺术创作、图像编辑等领域,为用户提供更灵活的图像生成控制。
stable-diffusion-xl-refiner-1.0 - 先进的AI图像生成和优化模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
Stable Diffusion XL Refiner 1.0是一款基于潜在扩散模型的AI图像生成和优化系统。它采用集成专家管道技术,能够生成高质量图像并进行精细优化。该模型支持文本到图像生成和图像到图像编辑,在图像质量和用户体验方面显著优于前代版本。主要适用于艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域。该模型使用两个固定的预训练文本编码器,可以根据文本提示生成和修改图像。它在图像质量和多样性方面表现出色,但仍存在一些局限性。该项目仅供研究使用,不适合生成事实性或真实的人物和事件内容。
edsr-base - 轻量级单图像超分辨率深度残差网络
DIV2KEDSRGithubHuggingface图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
EDSR-base是一种轻量级单图像超分辨率深度学习模型,基于增强型深度残差网络架构。该模型在DIV2K数据集上预训练,支持2倍、3倍和4倍图像放大。与原始EDSR相比,EDSR-base采用16个残差块和64个通道,模型大小约5MB。在多个基准数据集上,其PSNR和SSIM指标均优于双三次插值。研究者可通过super-image库使用该模型进行图像放大实验。
sdxl-vae - 优化自动编码器提升图像生成细节
GithubHuggingfaceStable DiffusionVAE图像生成开源项目扩散模型模型自编码器
SDXL-VAE项目为SDXL模型提供了优化版变分自动编码器。通过增大批量大小和采用指数移动平均,新autoencoder在所有重建指标上超越原始模型。它易于集成到diffusers工作流中,提升生成图像的局部高频细节。在COCO 2017数据集评估中,SDXL-VAE在rFID、PSNR、SSIM等指标上均优于原始VAE,显著改善了图像重建质量。
latent-consistency-model - 高效快速的少步推理图像合成模型
AI绘图GithubLatent Consistency Models图像生成开源项目扩散模型深度学习
Latent Consistency Models (LCM) 是一种创新的图像生成技术,通过将分类器自由引导蒸馏到模型输入中,实现高效的少步推理。LCM支持文本到图像和图像到图像的生成,在极短时间内生成高质量图像,同时提供多种易用的演示。该技术在保持图像质量的同时显著缩短推理时间,为实时图像生成提供了新的可能性。
res-adapter - 扩散模型的无缝分辨率适配器
AI绘图GithubResAdapter分辨率适配图像生成开源项目扩散模型
ResAdapter是一款轻量级分辨率适配器,可集成至各类扩散模型中实现任意分辨率图像生成。无需额外训练和推理,ResAdapter通过少量参数(SD1.5为0.9M, SDXL为0.5M)支持广泛的分辨率范围。项目提供使用指南、预训练权重及与多种模型的集成示例,展示了其在文本生成图像和图像编辑等任务中的应用效果。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库,从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证,项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示,用户可以生成多种符合视觉需求的图像,适用于多个创意领域。
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