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Restormer

高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复

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。

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。
Denoising-ViT - 去噪视觉Transformer优化密集识别任务效果
ECCV 2024GithubVision Transformers图像去噪密集识别任务开源项目特征图
Denoising Vision Transformers (DVT)是一种新型方法,用于消除视觉Transformer (ViT)特征图中的视觉伪影。DVT通过去除这些伪影,显著提升了ViT在语义分割和深度估计等密集识别任务中的表现。实验结果表明,DVT能有效改善MAE、DINO、DINOv2等多种预训练ViT模型在PASCAL VOC、ADE20K和NYU-D等数据集上的下游任务性能。
PowerPaint - 多任务高效图像修复模型
GithubPowerPaint向外绘图图像修复开源项目形状引导对象插入目标移除
PowerPaint是一个高质量多功能图像修复模型,支持文本引导的目标修复、目标移除、形状引导的目标插入和图像外扩等任务。通过针对不同修复任务设计的特定提示来实现精确效果。最新版本PowerPaint v2-1已经开源,修正了训练过程中的一些问题。用户可以通过Gradio界面进行对象修复和扩展,并兼容ControlNet。
Awesome-Deblurring - 用于图像和视频去模糊的精选资源列表
AI Photo EnhancerBlind Motion DeblurringGithubImage DeblurringNon-Blind DeblurringVideo Deblurring开源项目
该页面汇集了图像和视频去模糊的最新研究与资源,涵盖单图像盲运动去模糊、非盲去模糊以及多图像或视频去模糊的详细信息。用户可以找到相关论文、代码和数据集,并可提交新项目建议或报告问题,为学术研究和实际应用提供技术支持和参考。
superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器
3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目
Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构,适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构,它能多尺度挖掘超点间关系,性能卓越。同时,SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务,能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。
Awesome-ECCV2024-ECCV2020-Low-Level-Vision - ECCV底层视觉研究论文与代码汇总
ECCVGithub图像处理底层视觉开源项目计算机视觉论文收集
本资源库汇集了ECCV2024和2020年底层视觉领域的论文及代码。涵盖超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪、恢复和增强等多个研究方向。项目提供了便捷的平台,使研究人员和开发者能够快速获取最新成果。此外,仓库还链接了CVPR、ICCV等相关会议论文集,以及底层视觉和AIGC研究组的整理资料。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
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。
terminus-xl-gamma-v1 - 高效图像生成与修复的潜在扩散模型
GithubHuggingfaceTerminus XL Gamma噪声调度图像修复图像生成开源项目模型潜在扩散模型
Terminus XL Gamma是采用零终端信噪比噪声调度的潜在扩散模型,能在文本提示下生成高质量图像,适用于艺术、广告和娱乐领域,尤其在图像修复方面表现出色。此外,该模型可用于图像超分辨率和风格转换等应用。建议使用者关注模型的潜在偏见,并避免用于有害内容生成。
stable-diffusion-xl-refiner-1.0 - 先进的AI图像生成和优化模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
Stable Diffusion XL Refiner 1.0是一款基于潜在扩散模型的AI图像生成和优化系统。它采用集成专家管道技术,能够生成高质量图像并进行精细优化。该模型支持文本到图像生成和图像到图像编辑,在图像质量和用户体验方面显著优于前代版本。主要适用于艺术创作、教育应用和生成模型研究等领域。该模型使用两个固定的预训练文本编码器,可以根据文本提示生成和修改图像。它在图像质量和多样性方面表现出色,但仍存在一些局限性。该项目仅供研究使用,不适合生成事实性或真实的人物和事件内容。
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