UpscalerJS

使用JavaScript和AI提升图像分辨率和质量

UpscalerJS AI图像增强预训练模型浏览器兼容开放源码 Github 开源项目

UpscalerJS是一个开源项目，使用预训练模型提升图像分辨率、去噪和润饰。支持浏览器和Node环境，适用于桌面、平板和手机设备。提供简洁的API和详尽的文档及示例，允许自定义模型以实现个性化图像增强。

Picture Editor AI - 多功能AI图片编辑平台

AI图片编辑AI工具pictureeditorai图像增强在线工具照片处理

Picture Editor AI是一款实验性在线图片编辑平台，集成多项AI技术。提供图像放大、上色、人脸修复、去模糊、动漫风格化、背景移除、光效调整、证件照制作和物体移除等功能。通过简化的操作界面，用户可以轻松上传和编辑图片。该工具正在不断优化，致力于为用户提供高效、便捷的AI图片处理体验。

cropperjs - 功能全面的JavaScript图像裁剪工具

Cropper.jsGithubJavaScript库前端开发图像裁剪开源项目用户交互

Cropper.js是一款功能丰富的JavaScript图像裁剪工具。该库提供39个配置选项、27个方法和6个事件,支持触摸操作、缩放、旋转和翻转等功能。Cropper.js具有跨浏览器兼容性,可创建多个裁剪器实例,并通过Canvas在浏览器端实现图像裁剪。此外,它还能解析Exif方向信息,为开发者提供灵活高效的图像处理方案。

Awesome-Super-Resolution - 全面收录超分辨率技术研究资源

GitHubGithub图像处理开源项目深度学习论文列表超分辨率

项目提供了丰富的超分辨率技术资源，包括按年份和主题分类的论文列表、数据集和代码仓库。内容涵盖2014年至2024年的研究成果，包括传统方法、深度学习方法、非深度学习方法以及超分辨率研讨会论文。资源库还收录了超分辨率调查报告，并设有快速导航功能，为研究人员和开发者提供便捷的资源检索体验。

control_v11f1e_sd15_tile - 基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型模型深度学习

control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合，该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理，还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像，为数字图像处理提供了新的解决方案。

controlnet-tile-sdxl-1.0 - ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索

ControlNet Tile SDXLGithubHuggingface人工智能图像去模糊图像超分辨率开源项目模型生成式图像处理

该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines，支持多种比率和倍数的放大，简化了操作过程，并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例，可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像，提高细节再现能力。

uppy - 模块化JavaScript文件上传库

GithubJavaScriptUppy开源开源项目文件上传模块化

Uppy是一个模块化的JavaScript文件上传库,可集成到各种应用中。它支持从本地磁盘、远程URL、云存储等多个来源获取文件,提供文件预览和元数据编辑界面,并可上传至指定目标。Uppy具备可恢复上传、文件处理、多语言等功能,注重可访问性设计。作为开源项目,Uppy适用于多种文件上传场景。

sd-webui-replacer - Stable Diffusion WebUI自动化对象检测与图像修复扩展

GithubReplacerstable-diffusion-webui人工智能图像处理开源项目扩展程序

sd-webui-replacer扩展为Stable Diffusion WebUI提供自动化对象检测、遮罩和图像修复功能。它不仅支持批量和视频处理，还整合了高分辨率修复和ControlNet功能，优化了对象替换和图像编辑流程。该扩展兼容Lama cleaner、AnimateDiff等多个插件，功能丰富，使用便捷，能显著提高图像处理效率。

tfjs-examples - TensorFlow.js机器学习示例集涵盖浏览器和Node.js应用

GithubJavaScriptTensorFlow.js开源项目机器学习浏览器深度学习

tfjs-examples是一个包含多种TensorFlow.js机器学习示例的项目。涵盖图像分类、文本生成、强化学习等领域,展示了TensorFlow.js在浏览器和Node.js环境中的应用。示例包括模型训练和推理部署,为开发者提供了实用的学习资源和参考案例。

llm.js - JavaScript实现浏览器直接运行大语言模型

GithubJavaScriptLLM.jsWebAssembly大语言模型开源项目浏览器推理

llm.js是一个JavaScript库，实现了在浏览器中直接运行大语言模型。该项目支持TinyLLaMA、GPT-2和Qwen等多种模型，利用WebAssembly技术在浏览器端进行高效推理，可在智能手机等设备上运行。llm.js提供结构化响应、Web Worker支持和模型缓存等功能，方便开发者将AI能力整合到Web应用中。

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