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video2x

开源视频和图像超分辨率增强软件

Video2X是一个开源的视频、GIF和图像超分辨率处理软件。它集成了waifu2x、Real-ESRGAN等多种先进算法,能够有效提升媒体质量。Video2X提供图形界面、命令行和Docker容器三种使用方式,支持Windows和Linux平台。除了提高分辨率外,该工具还具备帧率插值功能,可以显著改善视频的流畅度和清晰度。

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。
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。
Fast-SRGAN - 基于Pixel Shuffle的SR-GAN实时超分辨率视频放大
Fast-SRGANGithubPython 3.10像素洗牌开源项目超分辨率预训练模型
Fast-SRGAN是一个开源项目,基于SR-GAN架构和Pixel Shuffle技术,旨在实现实时超分辨率视频放大。实验证明,在MacBook M1 Pro GPU上可以达到720p视频的30fps处理速度。项目提供预训练模型并支持自定义训练参数,用户可通过配置文件或命令行参数进行设置并在Tensorboard上监控训练进度。欢迎社区贡献意见和改进。
CogVideoX-2b - 轻量级开源视频生成模型支持低显存推理
CogVideoXGithubHuggingface人工智能开源项目扩散模型文本到视频模型视频生成
CogVideoX-2B是一个基于扩散模型的开源视频生成工具。该模型可将文本描述转化为6秒长、720x480分辨率、8帧/秒的视频。其最低仅需4GB显存即可运行,通过INT8量化还可进一步降低资源消耗。作为入门级选择,CogVideoX-2B在性能和资源使用间取得平衡,适合进行二次开发。模型目前支持英文输入,并提供多种优化方案以提升推理速度和降低显存占用。
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。
faceswap - 面部识别与交换工具,支持图片和视频处理
AI换脸FaceSwapGithub人脸识别开源项目深度学习视频处理
FaceSwap是一款深度学习驱动的面部识别和交换工具,适用于图片和视频。该项目支持Windows、Linux和MacOS操作系统,通过提取、训练和转换步骤实现面部交换,并支持GPU加速处理。FaceSwap提供详细的安装和使用指南,并拥有活跃的社区支持,包括Discord服务器和专门论坛。项目遵循严格的道德标准,倡导合理合法的使用,致力于推动AI技术的学习与应用。
Text2Video - 文本生成视频模型
GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成
Text2Video采用深度学习技术,通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络,从文本生成视频,该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法,具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。
resdet - 精确识别放大图像原始分辨率的开源工具
FFTGithubresdet分辨率检测图像处理开源项目源代码
resdet是一个开源的图像分析工具,专注于检测经过放大处理的图像的原始分辨率。通过分析图像的频域特征,resdet能准确识别图像在放大前的分辨率。该工具支持多种图像格式和视频帧,并提供API接口方便集成。resdet适用于图像去重、质量评估等需要判断图像是否被放大的场景。其核心算法利用离散余弦变换,有效识别重采样过程中的频域特征。
DemoFusion - 民主化高分辨率图像生成
DemoFusionGithub图像生成开源开源项目生成式人工智能高分辨率
DemoFusion项目致力于通过优化现有开源生成式人工智能(GenAI)模型,普及高分辨率图像生成技术,减少高额资本投资需求。该框架利用渐进式放大、跳过残差和膨胀采样机制,实现高质量图像生成。DemoFusion的渐进生成过程提供中间预览结果,便于用户快速调整和迭代。此项目旨在对抗大公司垄断,让公众无需支付高昂费用即可使用尖端的高分辨率图像生成技术。
Overmix - 专业动画截图拼接与图像重建工具
GithubOvermix动画截图图像拼接图像重建开源项目
Overmix是一个开源的图像拼接和重建工具,主要用于处理动画截图。它能将多个局部图像片段合成为完整的原始图像,克服MPEG压缩、色带和屏幕文字等问题。该工具具备16位高质量渲染、亚像素级偏移检测、多线程处理等功能。Overmix还支持去卷积锐化、字幕移除和循环动画检测,为图像重建提供全面解决方案。
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