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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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
InstaFlow - 基于Rectified Flow的单步高质量图像生成技术
GithubInstaFlow人工智能图像生成开源项目文本生成图像深度学习
InstaFlow是一种基于Rectified Flow技术的单步图像生成器。该技术能生成接近Stable Diffusion质量的图像，同时大幅降低计算资源需求。InstaFlow通过直接将噪声映射到图像，避免了扩散模型的多步采样过程，将推理时间缩短至约0.1秒，比Stable Diffusion提高了约90%的效率。此外，InstaFlow还具有高质量输出和简单高效的训练过程等特点。
edgeOfRealism - 逼真图像生成工具，实现照片级细节展示
CreativeML-OpenRAIL-MGithubHuggingfacediffusers开源项目技术热点模型逼真高细节
凭借稳定扩散技术，该项目通过文本到图像的方式创造高度逼真的图像，在细节丰富的创作与研究中表现出色，并在多个领域拥有应用前景。
CycleISP - 基于改进数据合成的图像修复框架
CycleISPGithub图像去噪开源项目数据合成深度卷积神经网络相机成像管道
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。
VoxFormer - 基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法
3D语义场景补全CVPRGithubVoxFormer开源项目计算机视觉语义分割
VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架，仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计：先从深度估计生成可见占据体素查询，再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上，VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%，同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。
Realistic_Vision_V1.4 - 写实人物AI渲染模型 支持8K超高清输出
GithubHuggingfaceNovaXLStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练
Realistic Vision 是一款基于Stable Diffusion的开源人物写实模型，可生成具有自然皮肤纹理和光影效果的8K人物图像。模型集成Euler A和DPM++采样器，并提供优化的提示词模板，有效降低图像畸变。主要应用于人物写真、肖像和角色设计等创作领域。
CyberRealistic - 通过Stable Diffusion技术实现高细节的真实图像生成
AI绘图CyberRealisticGithubHuggingface开源项目文本到图像模型照片级真实感高细节
CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成，这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。
Restore Photos - 人工智能技术修复老照片和优化模糊人像
AI工具AI照片修复人脸图像修复模糊照片修复老照片修复黑白照片修复
Restore Photos网站利用先进的人工智能技术，专注于修复旧黑白照片和改善模糊人像。提供免费且简便的服务，包括AI增强照片修复、高清人脸优化和黑白照片着色。这些功能能够有效保存重要回忆，重现历史风貌。无论是家庭纪念品还是历史档案，该网站都能使这些宝贵影像焕发新生，适用于各类珍贵照片的数字化修复。
Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述
GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习
本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。
Fast-SRGAN - 基于Pixel Shuffle的SR-GAN实时超分辨率视频放大
Fast-SRGANGithubPython 3.10像素洗牌开源项目超分辨率预训练模型
Fast-SRGAN是一个开源项目，基于SR-GAN架构和Pixel Shuffle技术，旨在实现实时超分辨率视频放大。实验证明，在MacBook M1 Pro GPU上可以达到720p视频的30fps处理速度。项目提供预训练模型并支持自定义训练参数，用户可通过配置文件或命令行参数进行设置并在Tensorboard上监控训练进度。欢迎社区贡献意见和改进。
pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑
GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率
此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法（如2048x1024），可以将语义标签图转化为真实感图像，或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU，提供详细的安装、测试和训练指南，支持多GPU和自动混合精度训练。
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