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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。

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。
edsr-base - 轻量级单图像超分辨率深度残差网络
DIV2KEDSRGithubHuggingface图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
EDSR-base是一种轻量级单图像超分辨率深度学习模型,基于增强型深度残差网络架构。该模型在DIV2K数据集上预训练,支持2倍、3倍和4倍图像放大。与原始EDSR相比,EDSR-base采用16个残差块和64个通道,模型大小约5MB。在多个基准数据集上,其PSNR和SSIM指标均优于双三次插值。研究者可通过super-image库使用该模型进行图像放大实验。
sige - 提升图像编辑效率的空间增量生成引擎
GithubSIGE卷积优化图像编辑开源项目深度学习生成模型
SIGE是一种空间增量生成引擎,通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟,同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显,在NeurIPS 2022发表,并开源了代码和基准数据集。
DCLGAN - 无监督图像转换的双重对比学习方法 实现更真实几何变换
DCLGANGithub图像转换对比学习开源项目无监督学习生成对抗网络
DCLGAN是一种新型无监督图像到图像转换模型,采用双重对比学习方法。相比CycleGAN,它能实现更真实的几何变换;相比CUT,具有更高的稳定性和性能。DCLGAN适用于多种图像转换任务,如猫狗互换和马斑马互换。项目提供了预训练模型和使用指南,便于研究者进行实验和评估。
EnlightenGAN - 无监督深度光照增强技术
EnlightenGANGithub图像增强开源项目无配对监督深度学习计算机视觉
EnlightenGAN是一种用于增强低光照图像质量的深度学习方法。该技术采用无监督学习方式,无需配对的低光/正常光照图像进行训练。EnlightenGAN基于生成对抗网络(GAN)架构,能有效提升各种复杂场景下的图像亮度和细节。在多个公开数据集上,EnlightenGAN展现出优秀性能,为计算机视觉和图像处理领域提供了新的解决方案。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库,从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证,项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示,用户可以生成多种符合视觉需求的图像,适用于多个创意领域。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练,通过多GPU协同工作加速推理过程,同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题,在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作,并开源了相关代码。
Active-Passive-Losses - 归一化损失函数提高深度学习噪声标签处理效果
CIFARGithubPython开源项目损失函数标签噪声深度学习
Active-Passive-Losses项目实现了ICML 2020论文提出的归一化损失函数,用于提高深度学习模型处理噪声标签的能力。项目提供CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验配置,支持多种噪声率和噪声类型。研究者可利用此代码复现结果或将新损失函数应用于自身研究。
AIGS - AI生成图像作为数据源的前沿探索与应用
AI生成图像Github开源项目数据源深度学习综述计算机视觉
AIGS项目系统研究了AI生成图像(AIGC)作为数据源的最新发展。通过对方法和应用的分类,该项目全面概述了AIGC在视觉领域的进展,包括生成模型、神经渲染等技术,以及在2D/3D视觉感知、图像生成和自监督学习等方面的应用。此外,项目整理了相关数据集,为AIGC研究提供了丰富资源。
StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架
AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习
StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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