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LightGlue

光速图像特征匹配工具

LightGlue特征匹配ICCV 2023图像配准深度学习Github开源项目

LightGlue是一个轻量级且高精度的图像特征匹配工具，特别适用于图像对的稀疏局部特征匹配。其自适应机制在处理简单图像对时能有效节省时间，处理复杂图像对时降低计算复杂度。支持SuperPoint、DISK、ALIKED和SIFT等预训练特征，并提供训练与评估代码。用户可通过pip轻松安装，并通过演示笔记本快速体验。此工具同样具有FlashAttention、混合精度推理等高级配置选项，在GPU和CPU上均表现出显著性能提升。

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介绍相关项目
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包，支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架，提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域，无论是基础教学还是高级图分析，DGL均能有效支持。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出，提供清晰稳定的API，支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织，将科学研究与工程实现分离，帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器，Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性，适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
face-alignment - 高精度2D与3D人脸标志检测工具
2D特征点3D特征点Face AlignmentGithub开源项目深度学习面部识别
本项目基于FAN的先进深度学习方法，提供高精度的2D和3D人脸标志检测。支持多种面部检测器，并可在CPU和GPU上运行。用户可通过pip或conda安装，并能处理整目录图像。适用于Python 3.5+，推荐使用CUDA GPU以获得最佳性能。欢迎贡献和反馈，详情请参阅原始论文及项目页面。
blended-latent-diffusion - 快速高精度的局部文本引导图像编辑技术
Blended Latent DiffusionGithubSIGGRAPH 2023图像生成开源项目扩散模型文本驱动编辑
Blended Latent Diffusion是一种创新的局部文本引导图像编辑技术。该方法在低维潜在空间中操作，显著提高了编辑效率。通过融合扩散技术和优化策略，它解决了图像重建精度问题，并支持细微区域的局部编辑。与现有方法相比，Blended Latent Diffusion不仅处理速度更快，还实现了更高的编辑精度，同时减少了常见的图像伪影。该技术可应用于背景编辑、文本生成和对象修改等多个领域。
imageprocessing-labs - 实现计算机视觉与图像处理的开源项目
FFTGithubImage processingWebGL开源项目机器学习计算机视觉
该项目在网页和Node环境中实现了计算机视觉、图像处理和机器学习功能，包括FFT、立体匹配、Poisson图像编辑等。还支持决策树、K-Means++、逻辑回归等机器学习算法，并提供WebGL样例和ONNX Runtime支持。项目开源，采用MIT许可证。
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。
superpoint - 自监督模型SuperPoint提高多视图几何问题的兴趣点检测和描述
GithubHuggingfaceSuperPoint图像匹配开源项目模型特征提取自监督学习计算机视觉
SuperPoint是一种通过自监督学习进行兴趣点检测与描述的模型，主要用于多视图几何问题。利用全卷积网络，该模型能检测不同图像中的关键点并生成对应的描述符，可应用于单应性估计和图像匹配任务。借助同形变换自适应技术，SuperPoint在MS-COCO数据集上的训练表现优越，能够识别更多兴趣点，显著提升了单应性估计精度。
LFM - 潜空间流匹配实现高效图像生成
Flow MatchingGithubPyTorch图像生成开源项目潜在空间生成模型
LFM项目创新性地将流匹配应用于预训练自编码器的潜空间，显著提升高分辨率图像生成的效率。这种方法不仅在计算资源有限的情况下保持了图像质量，还首次将条件生成任务融入流匹配框架。经过广泛测试，LFM在多个数据集上均取得了优异的定量和定性结果。
IP-Adapter - 轻量级图像提示适配器提升文图生成效果
GithubIP-Adapter图像提示多模态生成开源项目扩散模型文本到图像生成
IP-Adapter是一款轻量高效的图像提示适配器,仅需22M参数即可为预训练文本到图像扩散模型提供图像提示功能。它不仅性能卓越,还可泛化到其他自定义模型,与现有控制工具兼容实现可控生成。IP-Adapter支持图像和文本提示配合使用,实现多模态图像生成,为AI图像生成领域带来新的可能性。
fast-reid - 重识别方法和工具箱
FastReIDGithubPyTorch人脸识别开源项目模型转化重识别
FastReID是一个研究平台，实现了先进的实例重识别算法，重新编写前一版本（reid strong baseline）而来。该平台支持图像检索和人脸识别等多项任务，具备自动混合精度训练、多GPU分布式训练、模型蒸馏等功能，支持多种骨干网络结构和多个数据集的同时测试。新更新包括支持DG-ReID和Vision Transformer骨干网络。更多信息请参考官方文档。
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