FeatUp

提升任意模型特征空间分辨率的框架

FeatUp 特征上采样模型无关框架分辨率提升 ICLR 2024 Github 开源项目

FeatUp是一个模型无关的特征提升框架，可将任意模型的特征空间分辨率提高16-32倍，同时保持语义一致性。该框架支持DINO、CLIP和ResNet50等多种预训练模型，适用于图像分割、目标检测等视觉任务。FeatUp提供简洁的API接口和开源代码，为计算机视觉研究和应用开辟了新途径。

UPR-Net - 创新的轻量级视频帧插值网络

GithubUPR-Net光流估计开源项目深度学习视频插帧金字塔递归网络

UPR-Net是一种创新的统一金字塔递归网络，用于视频帧插值。该网络采用轻量级递归模块进行双向光流估计和中间帧合成，通过金字塔框架实现迭代细化。尽管参数量仅为1.7M，UPR-Net在多个基准测试中表现出色，特别是在大运动场景下效果显著。项目提供完整的模型训练、测试和评估实现，包括在Vimeo90K、UCF101、SNU-FILM和4K1000FPS等数据集上的评估结果。

Depth-Anything-V2-Small-hf - 单目深度估计新标杆精细、稳健且高效

Depth Anything V2GithubHuggingface人工智能图像处理开源项目模型深度估计计算机视觉

Depth-Anything-V2-Small-hf是一款基于DPT架构和DINOv2主干的先进单目深度估计模型。经过大规模合成和真实图像训练，它在细节精度和稳健性上超越了前代产品。相比基于稳定扩散的模型，该模型速度提升10倍，且更为轻量。它在零样本深度估计任务中表现卓越，可广泛应用于3D重建和场景理解等领域。研究者和开发者可通过Transformers库便捷地集成和使用这一模型。

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。

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。

HAT - 激活更多像素的图像超分辨率转换器

GithubHATTransformer图像超分辨率开源项目深度学习计算机视觉

HAT是一个开源的图像超分辨率项目，采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平，参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型，能够处理各种图像重建任务。

upscayl - AI算法放大和增强低分辨率图像的工具

AI图像增强GithubReal-ESRGANUpscayl图像放大开源软件开源项目热门

Upscayl是一款利用先进的AI算法放大和增强低分辨率图像的软件，可以无损放大图像，体验几乎如同魔术一般。该工具支持多种操作系统，包括Linux、macOS和Windows，并提供便携方式安装。用户可通过项目官网或GitHub最新发布部分下载最新版本。此外，Upscayl还提供详尽的文档支持和教程引导，帮助用户更好地使用软件进行图像处理。

upgini - 免费且低代码的自动化数据丰富工具

GithubUpgini外部数据开源项目数据增强机器学习特征生成

提供免费且低代码的自动化数据丰富工具，帮助机器学习和AI模型从众多公开、社区和高质量外部数据源中轻松查找并添加相关特征。通过大语言模型（LLM）、GraphNN和循环神经网络（RNN）等技术优化数据源，提高模型精度。Upgini简化了特征搜索与丰富过程，支持多种监督学习任务，包括二分类、多分类、回归和时间序列预测，确保外部数据在机器学习流程中的稳定性。

Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案

Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类

Chinese-CLIP项目，基于大规模中文图文对数据，专门针对中文领域的特点进行优化，提供高效的图文特征计算与相似度测算，实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型，包括ViT与ResNet结构，并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升，为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。

upernet-swin-large - Swin Transformer 与 UperNet 结合的语义分割方法

GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet开源项目模型特征金字塔网络视觉语义分割

UperNet 利用 Swin Transformer 大型网络进行语义分割，框架包含组件如主干网络、特征金字塔网络及金字塔池模块。可与各种视觉主干结合使用，对每个像素预测语义标签，适合语义分割任务，并可在 Hugging Face 平台找到特定任务的优化版本。通过 Swin Transformer 与 UperNet 的结合，用户可在场景理解中实现精确的语义分割。

d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述

CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉

D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异，提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取，并包含在不同数据集上训练的模型权重。

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