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神经消失点扫描算法及其实现

NeurVPS是一种用于图像消失点检测的深度学习算法。该算法采用几何启发的卷积运算符,结合数据驱动方法和几何先验,在多个数据集上超越了现有方法。项目提供PyTorch实现,包含模型训练、评估和预训练模型,便于研究人员复现实验。

parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现 基于注意力的文本到图像生成
GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
本项目是Google Parti模型的PyTorch实现,Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化,提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程,支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。
Realistic_Vision_V3.0_VAE - 内置VAE优化的写实风格AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXL图像生成开源项目模型模型训练
Realistic_Vision_V3.0是一个集成VAE编码器的AI图像生成模型,主要用于创建写实风格图像。模型使用Euler A或DPM++ SDE Karras采样方式,通过配置CFG参数和负面提示词来控制生成质量。支持配合4x-UltraSharp工具进行超分辨率处理,目前已在Mage.Space平台部署。
viseron - 本地自托管NVR和AI计算机视觉软件
DockerGithubViseron对象检测开源项目运动检测面部识别
Viseron是一款本地自托管的NVR和AI计算机视觉软件,提供物体检测、运动检测和人脸识别等功能,适用于家庭、办公室等场所的监控。用户只需运行Docker容器并通过内置Web界面编辑配置文件即可轻松上手。项目支持多种组件,并欢迎社区贡献。
d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异,提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取,并包含在不同数据集上训练的模型权重。
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。
neural-doodle - 通过深度神经网络将简笔画转化为艺术作品
GithubNeural DoodlePython脚本图像合成开源项目深度学习风格迁移
Neural Doodle项目使用深度神经网络技术,将简笔画转化为艺术作品。该项目基于Semantic Style Transfer和Neural Patches算法,通过提取风格图像的注释补丁逐步转移到目标图像中。用户可以调整参数和输入数据,以实现接近照片级的效果。项目提供多种使用示例和详细安装说明,支持GPU和CPU渲染,适用于多种系统。
computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南:涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源,涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现,用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外,项目提供在线运行的notebook,简化本地调试过程。
accelerated-scan - GPU加速的并行扫描算法高效解决一阶递归
Accelerated ScanCUDAGPUGithubTriton并行计算开源项目
accelerated-scan是一个Python包,实现了GPU上高效的一阶并行关联扫描。该项目采用分块处理算法和GPU通信原语,能快速处理状态空间模型和线性RNN中的一阶递归问题。支持前向和后向扫描,提供C++ CUDA内核和Triton实现,在不同序列长度下均有出色性能表现。适用于深度学习和信号处理等需要高性能递归计算的领域。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术,结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像,并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明,便于研究和应用。此外,项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南,以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存,并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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