CAT

创新图像恢复模型强化远程特征建模

图像修复 Transformer 自注意力机制长程依赖卷积神经网络 Github 开源项目

CAT是一种创新的图像恢复模型,采用矩形窗口自注意力机制扩大特征提取范围。模型通过水平和垂直矩形窗口并行聚合特征,实现窗口间交互。结合CNN的局部特性,CAT在全局-局部特征耦合方面表现出色。实验证实该方法在多种图像恢复任务中超越了现有技术水平。

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介绍相关项目

RestoreFormerPlusPlus - 先进的高质量人脸图像修复技术

AIGithubRestoreFormer++人脸修复图像处理开源项目深度学习

RestoreFormerPlusPlus是一种高级人脸图像修复方法，采用全空间注意力机制和扩展退化模型(EDM)提高修复效果的保真度和真实感。该方法利用丰富的上下文信息和高质量先验，提升了对真实场景的适应性和通用性。项目开源了预训练模型、推理代码和在线演示，为研究和开发人员提供了实现高质量人脸图像修复的便捷工具。

concept-ablation - 预训练文生图模型概念消除技术

Concept AblationGithub图像生成开源项目文本到图像模型版权材料移除艺术风格

Concept Ablation 项目开发了一种从预训练文本到图像扩散模型中移除特定概念的方法。通过将目标概念的图像分布匹配到锚概念分布，如将'Grumpy Cat'匹配到'Cat'，实现了高效的概念消除。该技术可以去除版权材料、记忆图像等，同时保留相关概念，无需重新训练模型。在特定对象实例、艺术风格和记忆图像等多种任务中表现优异。

T-GATE - 研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制

GithubTGATE图像生成开源项目扩散模型自注意力跨注意力

TGATE项目研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制。研究发现，交叉注意输出在几步推理后可以收敛到固定点，通过采用缓存和重用这些输出的方式，无需额外训练，即可提升现有模型的运行速度10%–50%。TGATE易于集成，提供快速图像生成，适用于CNN U-Net、Transformer和Consistency Model。

Retinexformer - Retinexformer：高效低光照图像增强工具，支持15个基准测试和超高分辨率

GithubICCV 2023NTIRE 2024Retinexformer低光照图像增强开源项目高分辨率图像

Retinexformer是一个低光照图像增强项目，支持超过15个基准测试和超高分辨率图像（最高4000x6000）。该项目在NTIRE 2024挑战中获得第二名，提供代码、预训练模型和训练日志。Retinexformer框架支持分布式数据并行和混合精度训练，自适应分割测试策略显著提升模型性能。

CCSR - 改善扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性

CCSRGithub图像恢复开源项目扩散模型稳定性超分辨率

CCSR项目专注于提高扩散模型在内容一致超分辨率任务中的稳定性。项目引入全局标准差(G-STD)和局部标准差(L-STD)两个新指标，用于评估基于扩散的方法在超分辨率结果中的图像级和像素级变化。实验表明，CCSR在真实世界和双三次超分辨率任务中均有优异表现，能够生成更稳定、高质量的图像。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示，方便研究人员和开发者使用。

MDT - MDTv2图像合成模型：更快收敛和卓越性能

GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉

MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。

DiffIR - 创新扩散模型提升图像修复效率

DiffIRGithubICCV2023图像恢复开源项目扩散模型深度学习

DiffIR是一种专为图像修复设计的创新扩散模型。它结合了紧凑的图像修复先验提取网络、动态图像修复变换器和去噪网络，相比传统扩散模型实现了更快速、稳定的图像恢复。在多项图像修复任务中，DiffIR展现出最先进的性能，同时大幅降低计算成本，为图像修复技术开辟了新的发展方向。

C-Tran - Transformer在多标签图像分类中的应用

GithubTransformers图像分类多标签分类开源项目深度学习计算机视觉

C-Tran是一个探索Transformer在多标签图像分类中应用的开源项目。该项目提出了一种通用多标签图像分类方法，在COCO80和VOC20等数据集上展现出优秀性能。项目包含完整的训练和运行指南，涵盖数据处理和模型训练等关键步骤。C-Tran为计算机视觉领域提供了新的研究方向，对推进多标签图像分类技术具有重要意义。

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。

daclip-uir - 利用视觉语言模型控制实现通用图像修复

AI技术DA-CLIPGithub图像恢复开源项目视觉语言模型训练数据集

DA-CLIP模型通过视觉语言控制实现通用图像修复。用户可以通过多种方式使用预训练模型，如Gradio应用测试图像，或通过提供的代码示例和数据准备步骤进行训练和评估。该项目提供解决多种真实世界图像退化问题的方法，并提供多种预训练模型供下载。功能和性能的持续更新显著提升了其在图像修复中的适用性。

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