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AOT-GAN-for-Inpainting

基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术

AOT-GAN图像修复高分辨率生成对抗网络上下文转换Github开源项目

AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型，旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术，分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式，而SoftGAN则通过改进判别器训练，提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。

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介绍相关项目
stable-diffusion-inpainting - 开源AI模型实现图像修复和高质量生成
AI绘画GithubHuggingfaceStable Diffusion修复绘画图像生成开源项目文本转图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一个开源的文本到图像生成和修复模型。它基于潜在扩散技术,可根据文本描述生成高质量图像,并能对现有图像进行智能修复。该模型在LAION-Aesthetics数据集上训练,支持512x512分辨率输出。适用于艺术创作、设计等领域,但不应用于生成有害内容。目前主要支持英文输入,其他语言效果可能有限。
GFPGAN - 提升图像细节和自然效果的实用人脸修复算法
AI绘图GFPGANGithub图像处理开源项目生成式对抗网络面部修复
GFPGAN利用预训练的StyleGAN2等人脸生成网络进行盲人脸修复。项目提供多种在线演示，包括Huggingface Gradio和Colab，支持增强背景区域，适用于各种质量的图像输入。最新1.4版本生成更多细节并保持身份一致性。无需CUDA扩展的清洁版本适用于多平台运行。
stable-diffusion-v1-5-inpainting - 稳定扩散修复模型，提升图像生成与修复能力
GithubHuggingfaceStable Diffusion Inpainting人工智能绘画创意图片生成图像修复开源项目文本生成图像模型
Stable Diffusion Inpainting是一种基于潜在扩散模型的图像生成工具，通过文本提示生成高质量图像，支持遮罩修复。其在LAION-5B数据集上进行训练，应用于艺术和设计领域，具备生成逼真图像的能力，但在复杂文本处理上存在局限。遵循CreativeML OpenRAIL-M许可，可保证合理安全使用。了解训练和应用场景将有助于更有效地进行创新项目开发。
control_v11p_sd15_inpaint - ControlNet技术驱动的智能图像修复工具
ControlNetGithubHuggingfaceInpaintStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型
control_v11p_sd15_inpaint是一款基于ControlNet技术的图像修复工具。它通过精确控制Stable Diffusion等扩散模型，实现高质量的图像修复和编辑。该模型支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件，为图像处理提供多样化的选择。这一工具适用于个人设备和大型计算集群，具有良好的可训练性和易用性。
stable-diffusion-2-inpainting - 基于扩散模型的高分辨率图像生成和修复工具
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习计算机视觉
stable-diffusion-2-inpainting是一个基于扩散模型的图像生成和修复工具。该模型能根据文本提示生成高质量图像，并支持高分辨率图像修复。它采用LAMA的掩码生成策略，结合掩码图像的VAE潜在表示作为额外条件。该模型在英语提示下效果最佳，适用于艺术创作、设计和研究等领域。然而，它也存在一些局限性，如无法生成可读文本，对复杂任务表现欠佳。使用时应注意避免生成有害或带有偏见的内容。
pytorch-inpainting-with-partial-conv - PyTorch实现基于部分卷积的不规则孔洞图像修复
Githubpytorch图像修复开源项目深度学习计算机视觉部分卷积
这是Liu等人论文《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》的非官方PyTorch实现。项目提供了基于部分卷积的不规则孔洞图像修复方法，包含数据预处理、模型训练、微调和测试的完整流程。尽管尚未完全复现原论文结果，但已展示了部分测试集的修复效果。此实现为研究人员和开发者提供了探索这一图像修复技术的基础。
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 - AI驱动的图像生成和局部修复模型 支持高分辨率编辑
GithubHuggingfaceSDXL人工智能修复图像生成开源项目模型绘画
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1是基于Stable Diffusion XL的AI图像生成和修复模型。该模型支持根据文本提示生成逼真图像，并能进行局部编辑和修复。采用1024x1024分辨率训练，可实现高质量图像处理。用户通过提供原图、蒙版和文本描述，即可完成精准图像编辑。这一工具适用于艺术创作、设计和研究等领域，但仍存在一些限制，例如无法生成可读文本。
epicrealism_pureevolutionv5-inpainting - Stable Diffusion专用的高质量图像修复模型
DiffusersGithubHuggingface人工智能开源许可开源项目机器学习模型深度学习
epicrealism_pureevolutionv5-inpainting是一个为Stable Diffusion开发的图像修复模型。该模型能够修复和增强图像中的缺失或损坏部分，提供逼真和自然的处理效果。通过先进的机器学习技术，模型可以理解图像上下文，生成与周围环境协调的修复内容。适用于多种图像编辑和修复任务，包括去除物体、修复老照片和填充缺失区域。模型支持多种常见图像格式，处理速度快，在图像修复质量上优于同类产品。
dreamshaper-8-inpainting - 基于Stable Diffusion的多风格图像修复和编辑模型
DreamshaperGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像修复开源项目模型绘画模型
dreamshaper-8-inpainting是Stable Diffusion的改进版图像修复模型。它在保持原图风格的同时，提供高质量的修复和编辑功能。该模型支持写实和动漫等多种风格，可通过文本提示词引导修复效果。它适用于不同分辨率的图像，特别适合局部修复和创意编辑。相比前代，该版本改进了LoRA支持，并在NSFW内容处理和真实感表现方面有所提升。
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。
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