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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。

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介绍相关项目
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-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率
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。
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。
SUPIR - 探索真实感图像增强的最新AI技术
AI技术GithubSUPIR图像处理图片恢复开源项目热门非商业使用
SUPIR借助先进的AI技术，为用户提供了下一级别的图像处理和上采样体验。该技术专为处理真实世界中的图像恢复而优化，确保图片质量和细节的极致呈现。无论您是摄影爱好者、数字艺术家还是图像增强爱好者，都可以免费试用并体验其卓越性能。
StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率
GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练
StableSR项目采用扩散模型，提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本，已被IJCV期刊接受，并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。
KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱，涵盖最新深度学习模型
BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目
KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码，支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂，并附有详细指南，即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新，确保用户体验最新技术进展。
Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总
Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率
本项目汇总了扩散模型在图像处理领域的最新研究进展，涵盖图像复原、增强、编码和质量评估等方面。重点关注图像超分辨率、修复和去噪等任务，提供全面的调查报告和定期更新的研究成果。项目收录了大量相关开源代码和数据集资源，为研究人员提供了重要的参考信息。
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。
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。
awesome-diffusion-categorized - 收集并分类了使用扩散模型实现的图像修复和增强技术
ColorizationDiffusion ModelFace RestorationGenerative DiffusionGithubImage Restoration开源项目
该项目收集并分类了使用扩散模型实现的图像修复和增强技术，包括图像复原、色彩化、面部修复、虚拟试穿和文本引导编辑等。所提供的研究项目和代码链接便于用户快速查找和应用这些前沿的图像处理技术。
pix2pix - 利用条件对抗网络的图像到图像翻译实现
Conditional Adversarial NetworksCycleGANGithubImage-to-Image TranslationPyTorchpix2pix开源项目
使用条件对抗网络实现图像到图像翻译，支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果，并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型，并附有详细的安装、训练和测试指南。
相关项目
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