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CycleISP

基于改进数据合成的图像修复框架

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。

Retinexformer - Retinexformer:高效低光照图像增强工具,支持15个基准测试和超高分辨率
GithubICCV 2023NTIRE 2024Retinexformer低光照图像增强开源项目高分辨率图像
Retinexformer是一个低光照图像增强项目,支持超过15个基准测试和超高分辨率图像(最高4000x6000)。该项目在NTIRE 2024挑战中获得第二名,提供代码、预训练模型和训练日志。Retinexformer框架支持分布式数据并行和混合精度训练,自适应分割测试策略显著提升模型性能。
zoom-learn-zoom - 数字变焦机器学习技术驱动摄影效果提升
GithubSR-RAWtensorflowzoom-learn-zoom开源项目数字变焦机器学习
该项目展示了机器学习在摄影数字变焦中的应用,突出使用真实RAW传感器数据进行训练的优势。项目基于TensorFlow开发,可在Ubuntu 16.04 LTS上运行。提供了SR-RAW数据集的下载和使用指南,包括详细的快速推理和训练步骤,并介绍了CoBi损失的实现和数据预处理方法。适用于Sony Digital Camera Raw及其他RAW数据格式,适合计算机视觉和图像处理领域的研究和应用。
rcg - RCG框架实现突破性无条件图像生成性能
GithubPyTorchRCG图像生成开源项目神经网络自监督学习
RCG是一种创新的自监督图像生成框架,在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现,包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具,便于研究人员复现和拓展相关工作。
ddpm-ema-church-256 - DDPM模型在图像合成中的应用与性能分析
Denoising Diffusion Probabilistic ModelsGithubHuggingface噪声调度器图像合成开源项目无条件生成模型深度学习
ddpm-ema-church-256项目采用DDPM模型进行图像合成,结合扩散概率模型与Langevin动态,取得CIFAR10数据集Inception分数9.46和FID分数3.17。支持DDPM、DDIM、PNDM调度器推理,实现质量与速度平衡,并提供预训练管道以生成高质量图像。项目为图像生成与压缩提供了创新思路。
Real-ESRGAN - 开源AI图像超分辨率增强项目
AI模型GithubReal-ESRGAN图像修复开源项目超分辨率
Real-ESRGAN是一个开源的AI图像超分辨率增强项目。该项目采用纯合成数据训练,可提升各类图像和视频质量。Real-ESRGAN提供多个预训练模型,适用于通用、动漫、人脸等场景,支持4倍及以上放大。项目包含Python脚本和便携式可执行文件,方便快速使用。此外,Real-ESRGAN开放训练代码,允许在自定义数据集上进行微调。
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。
UpscaleImage AI - 全方位智能图像处理和生成平台
AI图像处理AI工具图像增强图像生成照片修复背景移除
UpscaleImage AI集成了多项先进的图像处理技术,包括模糊照片修复、分辨率提升、背景去除、旧照片修复等功能。该平台还提供AI驱动的逼真人物图像生成服务。无论是个人用户还是专业设计师,都能通过这一综合性工具提升图像质量,优化工作流程。UpscaleImage AI为图像处理和创作提供了高效、便捷的解决方案。
VSGAN - VapourSynth超分辨率和图像修复模块
GithubPyTorchVSGANVapourSynth图像处理开源项目超分辨率
VSGAN是一个为VapourSynth开发的超分辨率和图像修复处理模块,基于PyTorch实现。该模块利用深度学习技术,提供视频和图像的高质量超分辨率和修复功能。VSGAN兼容Python 3.7+和VapourSynth R55+版本,在GitHub上开源并提供详细文档。这个持续更新的项目为视频处理爱好者和专业人士提供了强大的图像增强工具。
C2PNet - 物理感知单图像去雾的课程对比正则化方法
C2PNetCVPR 2023Github图像去雾开源项目深度学习计算机视觉
C2PNet是一种基于课程对比正则化的单图像去雾方法。该方法结合物理原理和深度学习技术,在SOTS室内和室外数据集上实现了领先性能。C2PNet的核心架构融合了课程学习和对比正则化策略,旨在提升去雾质量和模型泛化能力。项目开源了完整的训练和评估代码,便于研究者在不同数据集上进行实验和改进。
ldm-super-resolution-4x-openimages - 基于潜在扩散模型的图像超分辨率开源工具
GithubHuggingfaceLDM图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习神经网络
ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型,平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大,并提供了完整的推理pipeline,适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。
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