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。

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。

FILTER.js - 用于图像和视频处理的纯JavaScript库

FILTER.jsGithubJavaScriptWebGL图像处理开源项目视频处理

FILTER.js是一款纯JavaScript库，专注于图像和视频处理，支持HTML5特性如Canvas、Web Workers、WebAssembly和WebGL，并兼容Node.js环境。提供多种功能强大的滤镜和插件，实现高效的CPU和GPU并行处理。支持自定义构建，适用于各种应用需求。

sharp - 快速高效的Node.js图像处理库支持多种Web图像格式

GithubNode.js模块libvipssharp图像处理开源项目性能优化

sharp是一个基于Node-API的高效图像处理库，专注于Web图像优化。它可将常见格式的大型图像转换为适合Web使用的JPEG、PNG、WebP、GIF和AVIF格式，并支持调整尺寸。通过集成libvips，sharp在处理速度上优于ImageMagick和GraphicsMagick，同时确保色彩空间、ICC配置文件和透明通道的准确处理。除调整大小外，sharp还提供旋转、提取、合成和伽马校正等功能，是Web开发中处理图像的有力工具。

transformers.js - 浏览器端运行先进机器学习模型的JavaScript库

GithubONNX RuntimeTransformers.js开源项目机器学习自然语言处理计算机视觉

Transformers.js是一个JavaScript库，可在浏览器中直接运行Hugging Face的Transformers模型，无需服务器。该库支持自然语言处理、计算机视觉、音频处理和多模态任务，使用ONNX Runtime执行模型。它的设计与Python版Transformers功能相同，提供简单API运行预训练模型，并支持将自定义模型转换为ONNX格式。

sdxxxl-v30-jan24 - 跨平台高精度图像生成API

API密钥GithubHuggingfacesdxxxl-v30-jan24图像生成开源项目模型超真实

sdxxxl-v30-jan24通过稳定扩散API实现文本到图像的超逼真转换。开发者可通过获取免费的ModelsLab API密钥，轻松集成至PHP、Node、Java等平台，实现高清8K图像生成，提升视觉输出效果。模型支持简单代码集成，示例代码涵盖多种编程语言，便于开发者快速上手应用。

huggingface.js - 与现代浏览器和Node.js集成的Hugging Face机器学习JS库

APIGithubHugging FaceJavaScript库开源项目机器学习

Huggingface.js是多个JS库的集合，用于与Hugging Face API交互，支持创建或删除仓库、上传下载文件及调用超过10万个机器学习模型。兼容现代浏览器和Node.js 18以上版本，并通过NPM或CDN静态托管进行安装。主要功能包括推理服务、自然语言界面和远程文件解析，适用于多种机器学习应用场景。

SRGAN-PyTorch - 基于GAN的单图像超分辨率实现

GithubPyTorchSRGAN图像处理开源项目生成对抗网络超分辨率

SRGAN-PyTorch是一个开源项目，实现了基于生成对抗网络的单图像超分辨率算法。该项目能够将图像放大4倍，同时保持高质量和细节。它提供了完整的训练和测试流程，包括预训练模型、数据集处理脚本和性能评估。研究者和开发者可以利用此项目复现原论文结果或在自定义数据上应用SRGAN技术。

Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复

GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复

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。

iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法

GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率

iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。

Photoshift - 基于浏览器的免费AI图片创作工具

AIAI工具Photoshift免费浏览器照片创作

Photoshift提供基于浏览器的AI图片创作服务，用户可在笔记本电脑上免费生成各类图像。该工具结合人工智能技术，为图片创作提供高效的体验。设计师和普通用户均可利用Photoshift实现创意，制作独特图片。

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