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watermark-removal

基于机器学习的开源水印去除项目

Watermark-Removal图像修复机器学习深度学习TensorFlowGithub开源项目

这个开源项目利用机器学习的图像修复技术来去除图像中的水印，使结果与原始图像几乎没有区别。项目受到Contextual Attention和Gated Convolution研究的启发，并采用Tensorflow 1.15.0和neuralgym工具包。用户可以通过Google Colab轻松运行项目，按照提供的详细操作步骤和下载链接来清除图像水印。

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介绍相关项目
GAN-MNIST - TensorFlow实现的GAN模型生成MNIST手写数字图像
GANGithubMNISTTensorFlow图像生成开源项目深度学习
此项目展示了使用TensorFlow实现生成对抗网络(GAN)处理MNIST手写数字数据集。项目包含模型定义、训练脚本和图像处理工具，支持MNIST和CelebA人脸数据集。通过生成样本的可视化结果，展示了GAN生成逼真手写数字图像的能力。项目代码复现了Theano版本的实现，为开发者提供了学习和实践GAN技术的参考资源。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
generative_adversarial_networks_101 - 探索生成对抗网络的核心概念和实践实现
GANGithub人工智能图像生成开源项目深度学习生成对抗网络
该项目全面介绍生成对抗网络(GANs)的基本概念和应用实践。内容涵盖多种GAN模型在MNIST和CIFAR-10数据集上的具体实现,包括DCGAN、CGAN等。通过详细的代码示例、训练过程和结果可视化,展示了GAN的工作原理。项目还提供丰富的参考资料和相关论文,为深入学习和实践GAN提供了有价值的资源。
rembg - 高效智能的开源图像背景去除工具
AI工具GithubRembg图像处理开源项目背景去除
Rembg是一个开源的图像背景去除工具,支持多种预训练模型处理人像、动物、汽车等场景。该工具提供命令行、Python库和HTTP API多种使用方式,可快速批量处理图片并输出透明背景PNG。Rembg适用于个人用户和开发者,能轻松实现自动化的图像背景去除。
PowerPaint - 多任务高效图像修复模型
GithubPowerPaint向外绘图图像修复开源项目形状引导对象插入目标移除
PowerPaint是一个高质量多功能图像修复模型，支持文本引导的目标修复、目标移除、形状引导的目标插入和图像外扩等任务。通过针对不同修复任务设计的特定提示来实现精确效果。最新版本PowerPaint v2-1已经开源，修正了训练过程中的一些问题。用户可以通过Gradio界面进行对象修复和扩展，并兼容ControlNet。
Forgedit - 基于学习和遗忘的文本引导图像编辑方法
ForgeditGithub图像编辑开源项目扩散模型文本引导深度学习
Forgedit是一种新型文本引导图像编辑方法，采用视觉-语言联合优化框架，能在30秒内重建原始图像。该方法在扩散模型的文本嵌入空间中引入向量投影机制，实现身份相似度和编辑强度的独立控制。Forgedit还提出了新的遗忘机制，解决了在单图像上微调扩散模型时的过拟合问题。基于Stable Diffusion构建的Forgedit在TEdBench基准测试中表现优异，CLIP评分和LPIPS评分均超过了之前的最佳方法。
grounded-segment-anything-colab - 图像分割与编辑工具 支持多种inpainting模型
AI视觉ColabGithubGrounded-Segment-Anythinginpainting图像分割开源项目
grounded-segment-anything-colab是一个基于IDEA-Research项目的图像处理工具，集成了图像分割和编辑功能。该工具支持多种inpainting模型，包括runwayml/stable-diffusion-inpainting和自定义16位模型。项目提供Colab教程，方便用户进行图像分割和编辑操作。此工具为图像处理提供了灵活高效的解决方案。
SpA-Former-shadow-removal - Transformer模型实现高效图像去阴影
GithubIJCNN 2023SpA-FormerTransformer图像阴影去除开源项目注意力机制
SpA-Former是一种基于Transformer的图像去阴影模型,采用空间注意力机制提取阴影特征。在ISTD数据集上,该模型在PSNR、SSIM和RMSE指标方面表现出色。SpA-Former具有参数量少、计算效率高的特点,适用于实际场景的阴影去除。该研究已在IJCNN 2023会议发表,并开源了预训练模型和测试结果,便于研究者复现和对比。
edge-connect - 通过生成对抗网络模型提高细节再现的图像修复方法
EdgeConnectGithubPython图像修复开源项目生成对抗网络边缘生成器
EdgeConnect是一种新的图像修复方法，通过生成对抗网络模型提高细节再现。该方法包含两个步骤：首先生成图像中缺失区域的边缘，然后根据生成的边缘信息填补图像。此方法适用于Places2、CelebA及Paris Street-View等数据集。EdgeConnect引入新的边缘生成和图像补全技术，使修复结果更为真实自然。该项目基于Python和PyTorch实现，支持CUDA加速，提供完整的训练、测试和评估指南，并且免费提供预训练模型下载使用。
Removebg - 多功能AI图像背景去除在线工具
AI工具logo设计产品图片图像背景移除汽车图像照片编辑
Removebg是一款功能全面的在线背景去除工具，支持人物、产品、动物、汽车和标志等图像处理。基于人工智能技术，该工具能快速精确地去除背景，生成清晰专业的图像。适用于电商产品展示、社交媒体内容和个人照片等多种场景，Removebg为用户提供便捷的图像编辑解决方案。
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