#图像压缩

CompressAI是基于PyTorch的开源库,致力于端到端压缩研究。该库提供深度学习数据压缩的自定义组件、预训练图像压缩模型,以及评估工具用于比较学习型模型与传统编解码器。支持Python 3.8+和PyTorch 1.7+,为压缩技术研究提供了实用平台。

GaussianImage是一种基于2D高斯溅射的图像表示和压缩方法。它使用紧凑的2D高斯表示和新型栅格化技术，实现高效图像表示，具有训练时间短、GPU内存占用少和渲染速度快等特点。该方法结合矢量量化技术，构建了低复杂度的神经图像编解码器。解码速度达2000 FPS左右，优于JPEG等传统编解码器，并在低比特率下提供更好的压缩性能，推动了神经图像编解码技术的发展。

imgUpscaling为设计师、摄影师和内容创作者提供多功能AI图像处理服务。支持图像放大、文本生成图像、压缩和格式转换等功能，适用于肖像、插图、风景、平面设计和食品摄影等领域。先进算法确保高质量输出，操作简便，处理迅速，有效提升工作效率。无论是放大照片、创作AI图像，还是压缩转换格式，imgUpscaling都能满足多样化的图像处理需求。

CleanerPro是Shopify平台上的AI图像编辑应用，专注于提升电商视觉效果。该工具支持快速移除图像中的不需要元素、背景移除、分辨率提升和图像压缩等功能。通过简单的操作，AI技术能迅速生成高质量图像。CleanerPro不仅帮助实现专业级图像效果，还通过压缩功能优化网站加载速度。这款应用为Shopify商店提供全面的图像处理解决方案，适用于营销、网站和社交媒体等多种场景，有效提升商店的视觉吸引力和用户体验。

STF项目开发了基于窗口注意力的图像压缩方法，在CNN和Transformer架构上均实现突破。该技术在Kodak和CLIC数据集上表现出色，兼顾压缩性能和编解码效率。项目开源了预训练模型、训练评估脚本和OpenImages数据集训练指南，为图像压缩研究提供了全面资源。

Stable Cascade Prior基于Würstchen架构，是一种高效的图像生成模型。其显著优势在于快速的推理速度和低昂的训练成本。依靠卓越的图像压缩能力，该模型可以将1024x1024图像压缩至24x24而不丢失细节，非常适合需要高效生成的场景。支持包括finetuning在内的多种扩展，并在提示对齐和美学质量上表现出色，适用于研究、教育、艺术设计等领域。访问其GitHub仓库，了解更多功能与使用案例。

模型通过先进的42倍空间压缩技术革新文本到图像生成，大幅降低计算成本，提速推理过程。其双阶段结构，包括VQGAN和Diffusion Autoencoder，在广泛的图像分辨率下保持优良表现。尽管存在细节重建问题，尤其在面部和手部图像中，它仍是一个极具潜力的开源项目，适用于多语言图像生成与修改。