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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。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
DiffBIR - 基于扩散模型的多任务盲图像修复方法
DiffBIRGithub人脸修复图像修复开源项目扩散模型盲图像超分辨率
DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法，可处理多种图像退化问题，如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构，先进行退化移除，再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果，能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。
aura-sr - 基于GAN的真实世界图像超分辨率增强工具
AuraSRGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率
AuraSR是一款基于GAN技术的图像超分辨率工具，专为真实世界图像设计。作为GigaGAN论文的变体，它用于图像条件下的放大。该开源项目基于Torch实现，提供简洁的Python API，支持4倍图像放大，并能减少接缝伪影。AuraSR安装使用便捷，为开发者和研究者提供了强大的图像处理工具，适用于多种需要高质量图像增强的场景。
gan-compression - 条件生成对抗网络的高效压缩技术
GAN CompressionGithub图像生成开源项目性能优化条件生成对抗网络模型压缩
GAN Compression项目提出了一种通用的条件生成对抗网络压缩方法,可将pix2pix、CycleGAN等模型的计算量减少9-29倍,同时保持视觉质量。该方法适用于多种生成器架构和学习目标,支持配对和非配对数据。项目开源了预训练模型、演示和教程,便于研究和应用。
GAN-Inversion - GAN逆映射技术的最新进展及应用综述
3D生成对抗网络GAN InversionGithubStyleGAN图像合成开源项目潜在空间编辑
本资源集合汇总了GAN逆映射技术的最新研究成果,包括2D和3D方法、预训练模型、潜在空间编辑及其在图像生成、操纵和理解等领域的应用。作为相关综述论文的补充,该项目追踪并总结了这一快速发展领域的进展,为研究人员和开发者提供全面参考。
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha - 阿里妈妈创意团队开发的FLUX图像修复控制模型
AI绘图ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingfaceStable Diffusion图像修复开源项目模型
阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的图像修复控制模型，采用ControlNet技术实现精准的图像修复和编辑。模型在1200万张数据集上训练，适配768x768分辨率，支持ComfyUI和Diffusers框架调用。经实测对比SDXL-Inpainting模型，在图像修复质量上展现出明显优势。目前发布alpha版本，持续改进中。
HyperInverter - 超网络技术实现高质量StyleGAN图像反演
GAN反演GithubStyleGAN人脸生成图像编辑开源项目超网络
HyperInverter是一种两阶段StyleGAN反演方法,结合编码器和超网络实现高质量图像重建、良好可编辑性和快速推理。实验表明,该方法在保持编码器级推理速度的同时,重建质量显著优于现有编码器方法,接近优化方法。在人脸和建筑图像上均取得出色效果。
ReNoise-Inversion - 迭代重噪图像反演方法提升重建精度和编辑效果
AI图像处理GithubReNoise图像反演开源项目扩散模型迭代噪声
ReNoise-Inversion项目开发了一种创新的图像反演方法，利用迭代重噪机制提高重建精度，同时保持低操作成本。该方法适用于多种采样算法和模型，包括最新的加速扩散模型。实验表明，ReNoise技术在精确度和速度方面表现优异，同时保持了图像的可编辑性。这一技术为基于文本的真实图像编辑开辟了新途径。
Infusion - 基于扩散先验的3D高斯体场景修复技术
3D GaussiansGithub图像修复开源项目扩散模型深度补全神经渲染
InFusion项目提出了一种创新的3D场景修复方法，通过学习扩散先验的深度完成来修复3D高斯体。该技术实现了对不完整3D场景的高质量修复，能够处理复杂的遮挡情况。InFusion为3D重建和虚拟现实等领域提供了新的解决方案，项目开源了推理代码和预训练模型，为相关研究和开发提供了重要资源。
PaddleGAN - 基于PaddlePaddle的开源GAN框架 支持快速开发和部署
GithubPaddleGAN图像生成开源项目生成对抗网络超分辨率风格迁移
PaddleGAN是基于PaddlePaddle开发的开源GAN框架,实现了多种经典和前沿GAN模型。框架支持快速开发和部署GAN应用,适用于学术研究和工业应用。主要功能包括图像翻译、人脸编辑、视频修复等,并提供详细教程和在线体验。PaddleGAN持续更新最新GAN技术,为开发者提供高效易用的GAN开发工具。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
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