#图像超分辨率

StableSR项目采用扩散模型，提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本，已被IJCV期刊接受，并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。

PASD是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目，专注于图像超分辨率和风格化处理。该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本，同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。PASD的核心优势在于其像素级的感知能力，可以在各种复杂的图像处理过程中保持细节的完整性。

RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。

HAT是一个开源的图像超分辨率项目，采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平，参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型，能够处理各种图像重建任务。

AI Image Enhancer集成多种图像处理功能于一体,包括智能放大、锐化、降噪和修复等。这个在线平台能有效提升图像分辨率和细节,广泛适用于摄影、设计、电商等领域。无论是修复老照片、优化产品图片还是美化社交媒体内容,AI Image Enhancer都能高效处理,为用户带来专业级的图像增强效果。

AI HD Anime是一款专业的动漫图像清晰度提升工具，采用先进的APISR技术。该在线平台为动漫爱好者提供免费、快速的高清图像转换服务，支持实时处理。用户无需注册，即可轻松体验精细画质，重现经典动漫瞬间。AI HD Anime能有效提升动漫画面清晰度，让用户轻松体验高品质动漫视觉效果。

AuraSR是一款基于GigaGAN的图像超分辨率工具，可将低分辨率图像放大4倍，且支持重复应用。该工具擅长处理文本生成的图像，支持PNG、JPG、JPEG和WEBP格式输入，输出高清WEBP格式。AuraSR重视数据安全，提供社交媒体分享功能。目前免费使用，未来将推出付费计划，提供更多高级功能。

Bigjpg是一款利用深度卷积神经网络技术的图像放大工具，专为动漫插画和普通照片优化。该工具在放大图像时能智能降噪和消除锯齿，保持画质。支持2-16倍放大，最大可处理50MB文件。提供网页版、多平台客户端和API接口，是一个全面的图像超分辨率解决方案。

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。

Anime4KCPP是一个开源的动漫图像超分辨率处理工具，采用CNN算法实现高效处理。该项目支持多平台运行和GPU加速，提供命令行和图形用户界面。功能包括图像和视频处理、多种滤镜支持等。Anime4KCPP可用于提高动漫图像清晰度，适合图像处理爱好者和专业人士使用。

nunif是一个开源的图像和视频处理工具库，集成了多个实用功能。其中包括waifu2x，用于提升动漫风格图像分辨率；iw3，可将2D视频转换为适合VR设备观看的3D格式；以及cliqa，用于评估图像质量。项目提供Windows安装包和跨平台开发指南，适用于不同操作系统。nunif旨在为开发者和用户提供多样化的图像处理和视频转换解决方案。

EDSR-base是一种轻量级单图像超分辨率深度学习模型，基于增强型深度残差网络架构。该模型在DIV2K数据集上预训练，支持2倍、3倍和4倍图像放大。与原始EDSR相比，EDSR-base采用16个残差块和64个通道，模型大小约5MB。在多个基准数据集上，其PSNR和SSIM指标均优于双三次插值。研究者可通过super-image库使用该模型进行图像放大实验。

ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型，平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大，并提供了完整的推理pipeline，适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。

Jasper研究团队开发的Flux.1-dev ControlNet超分辨率模型，专门处理低分辨率图像。采用合成复杂数据降质方案训练，可将图像分辨率提升4倍。基于diffusers库实现，支持高斯噪声、泊松噪声、图像模糊和JPEG压缩等多种图像降质处理。该模型与Flux.1-dev完全兼容，提供高质量的图像超分辨率功能。

该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines，支持多种比率和倍数的放大，简化了操作过程，并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例，可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像，提高细节再现能力。

Swin2SR是一款图像超分辨率模型，支持图像4倍放大。该模型由Conde等人开发，基于SwinV2 Transformer架构，专注于解决实际场景中的图像超分辨率问题，可有效处理压缩图像的放大和修复。模型提供完整的官方文档支持。