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Restormer

高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复

Restormer高分辨率图像恢复Transformer图像去雨图像去噪Github开源项目

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。

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介绍相关项目
Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler - 基于ControlNet的Flux.1-dev兼容图像超分辨率模型
ControlNetGithubHuggingface人工智能图像增强图像处理图像超分辨率开源项目模型
Jasper研究团队开发的Flux.1-dev ControlNet超分辨率模型，专门处理低分辨率图像。采用合成复杂数据降质方案训练，可将图像分辨率提升4倍。基于diffusers库实现，支持高斯噪声、泊松噪声、图像模糊和JPEG压缩等多种图像降质处理。该模型与Flux.1-dev完全兼容，提供高质量的图像超分辨率功能。
stable-diffusion-x4-upscaler - 基于稳定扩散技术的AI图像4倍放大模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion上采样人工智能图像生成开源项目机器学习模型
stable-diffusion-x4-upscaler是一个开源的AI图像放大模型,基于稳定扩散技术开发。它可以将图像分辨率提高4倍,同时保持图像质量。该模型支持文本引导,能根据描述优化放大效果。采用潜在扩散模型技术,在1000万张高分辨率图像上训练。适用于图像分辨率提升、艺术创作和图像编辑等领域。
NAFNet - 无需非线性激活函数的图像修复网络
GithubNAFNet图像修复图像去噪图像去模糊开源项目超分辨率
NAFNet是一种无需非线性激活函数的图像修复网络，通过简单的基线超过现有SOTA方法并显著降低计算成本。在GoPro数据集上，该网络的图像去模糊性能达到33.69 dB PSNR，在SIDD数据集上的图像去噪性能为40.30 dB PSNR，均显著超越前代SOTA性能。NAFNet适用于图像去噪、去模糊和立体图像超分辨率等任务。
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。
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。
Remini - 智能照片和视频增强技术让视觉内容焕发新生
AI工具AI照片生成Remini图像增强照片修复视频增强
Remini运用先进的人工智能技术，将低质量图像和视频转换为高清作品。这款工具能够消除模糊、恢复旧照片、降噪、增强人脸细节、修复颜色，并支持2倍无损放大。Remini广泛应用于社交媒体、家族史保存、印刷服务和电子商务等领域，提供专业级的视觉内容增强服务。作为一款简单易用的应用，Remini已得到全球数百万用户的认可，成为照片和视频增强领域的创新产品。
MP-Former - 基于mask-piloted机制的先进图像分割模型
CVPR 2023GithubMP-FormerMask2FormerTransformer图像分割开源项目
MP-Former是一种新型图像分割transformer模型，采用mask-piloted机制改进分割效果。项目包含训练和评估代码，适用于实例分割和全景分割任务。基于Mask2Former架构开发，在COCO数据集上展现出良好性能。项目提供了复现论文实验的脚本，为计算机视觉研究提供参考实现。MP-Former在CVPR 2023上发表，提供了no noise和all-layer MP训练设置，12轮训练后在实例分割任务上达到40.15 AP。项目代码开源，安装过程与Mask2Former相同，便于研究者快速上手和进行进一步探索。
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。
PASD - 像素感知稳定扩散模型用于图像超分辨率和风格化
GithubStable Diffusion个性化风格化人工智能图像超分辨率开源项目计算机视觉
PASD是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目，专注于图像超分辨率和风格化处理。该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本，同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。PASD的核心优势在于其像素级的感知能力，可以在各种复杂的图像处理过程中保持细节的完整性。
stable-diffusion-2-inpainting - 基于扩散模型的高分辨率图像生成和修复工具
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型深度学习计算机视觉
stable-diffusion-2-inpainting是一个基于扩散模型的图像生成和修复工具。该模型能根据文本提示生成高质量图像，并支持高分辨率图像修复。它采用LAMA的掩码生成策略，结合掩码图像的VAE潜在表示作为额外条件。该模型在英语提示下效果最佳，适用于艺术创作、设计和研究等领域。然而，它也存在一些局限性，如无法生成可读文本，对复杂任务表现欠佳。使用时应注意避免生成有害或带有偏见的内容。
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