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CycleISP

基于改进数据合成的图像修复框架

CycleISP数据合成图像去噪深度卷积神经网络相机成像管道Github开源项目

CycleISP框架通过改进的数据合成方法，为图像去噪提供了大规模真实数据对。在RAW和sRGB空间中，模拟相机成像管道，生成信号依赖噪声的图像对，提升了深度卷积神经网络在真实相机数据集上的表现。相比之前的最佳方法，模型参数减少了约5倍。该框架适用于图像去噪和立体电影中的颜色匹配等任务，确保在多种图像处理任务中的优异性能。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
daclip-uir - 利用视觉语言模型控制实现通用图像修复
AI技术DA-CLIPGithub图像恢复开源项目视觉语言模型训练数据集
DA-CLIP模型通过视觉语言控制实现通用图像修复。用户可以通过多种方式使用预训练模型，如Gradio应用测试图像，或通过提供的代码示例和数据准备步骤进行训练和评估。该项目提供解决多种真实世界图像退化问题的方法，并提供多种预训练模型供下载。功能和性能的持续更新显著提升了其在图像修复中的适用性。
CCSR - 改善扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性
CCSRGithub图像恢复开源项目扩散模型稳定性超分辨率
CCSR项目专注于提高扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性。项目引入全局标准差(G-STD)和局部标准差(L-STD)两个新指标，用于评估基于扩散的方法在超分辨率结果中的图像级和像素级变化。实验表明，CCSR在真实世界和双三次超分辨率任务中均有优异表现，能够生成更稳定、高质量的图像。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，方便研究人员和开发者使用。
Awesome-Denoise - 图像与视频去噪技术的最新研究分类
Awesome-DenoiseGithub图像降噪基准数据集开源项目自监督学习视频降噪
本项目汇总了图像与视频去噪领域的多项最新研究，通过色彩空间、图像类型和噪声模型进行分类。包含RGB、Raw以及两者兼顾的色彩空间，单张图像、连拍和视频的图像类型，以及多种噪声模型如加性白高斯噪声、泊松高斯噪声和基于生成对抗网络的噪声模型。此外，项目还整理了多个基准数据集和自监督去噪的研究论文，为研究人员提供全面的参考资源。
DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合
CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目
DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。
CycleGAN - 可以从绘画生成照片、将马变成斑马、进行风格转换等的软件。
CycleGANGithubPyTorch图像转换对抗网络开源项目热门预训练模型
CycleGAN 利用循环一致性对抗网络，实现了无需成对输入输出数据的图像到图像的转换。这一技术广泛应用于风格转换、季节变换及更多复杂场景，支持PyTorch实现，并提供丰富的预训练模型。无论是艺术画作到现实照片的转换，还是不同季节间的景观变化，CycleGAN 都能提供令人印象深刻的视觉效果。
Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复
GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复
研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型，通过多头注意力和前馈网络设计，实现了长距离像素交互，适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像和双像素数据）和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布，并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。
iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法
GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率
iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。
cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法
CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑
该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子，并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像，利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南，包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容，通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。
DeSRA - GAN超分辨率模型伪影智能检测与消除
DeSRAGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率
DeSRA项目开发了创新方法，用于检测和消除GAN实际场景超分辨率模型中的伪影。该方法能高效识别伪影区域，通过微调策略消除同类伪影，只需少量样本即可。这一技术突破缩小了超分辨率算法在实际应用中的差距，为图像质量提升开辟了新途径。
ddpm-ema-celebahq-256 - 无条件图像生成的高效去噪扩散模型
CIFAR10DDPMGithubHuggingfaceProgressiveGAN噪声调度器图像合成开源项目模型
项目通过去噪扩散概率模型实现高质量无条件图像生成，结合无平衡态热力学概念，在CIFAR10和256x256 LSUN数据集上取得了优异的Inception和FID评分。用户可以灵活选择噪声调度器以平衡生成质量与速度，该模型也支持渐进式无损压缩，作为自动回归解码的推广。详情请参照官方推理与训练示例。
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