超分辨率AI工具集合：提升图像质量的必备资源
ru-dalle入门指南 - 从文本生成图像的强大工具
ru-dalle是一个开源的文本到图像生成模型,能够根据俄语文本描述生成高质量图像。本文介绍了ru-dalle的基本用法、示例和相关资源,帮助读者快速上手这个强大的AI创作工具。
Waifu2x-Extension-GUI: 强大的图像和视频超分辨率工具
Waifu2x-Extension-GUI是一款功能强大的开源软件,可对图像、GIF和视频进行放大和超分辨率处理,同时支持视频帧插值。它集成了多种先进的AI算法,适用于动漫图片和真实照片,支持AMD、NVIDIA和Intel GPU加速。
VSGAN: 基于PyTorch的VapourSynth超分辨率和图像修复模块
VSGAN是一个强大的开源工具,为VapourSynth提供基于PyTorch的超分辨率和图像修复功能,可以有效提升视频和图像质量。
PaddleGAN: 百度飞桨生成对抗网络工具库
PaddleGAN是百度飞桨推出的生成对抗网络(GAN)工具库,提供了多种经典和前沿GAN模型的高性能实现,支持快速构建、训练和部署GAN模型,可用于学术研究、娱乐应用和工业场景。
BasicSR: 开源图像和视频复原工具箱
BasicSR是一个基于PyTorch的开源图像和视频复原工具箱,支持超分辨率、去噪、去模糊、去JPEG压缩噪声等多种复原任务。
Awesome-Super-Resolution: 一站式超分辨率技术资源库
探索超分辨率技术的前沿进展，汇集最新研究论文、开源代码和数据集，助力图像和视频质量提升的技术创新。
CCSR: 提高扩散模型在内容一致性超分辨率中的稳定性
CCSR是一种新的扩散模型方法,旨在提高超分辨率重建结果的稳定性和内容一致性。本文介绍了CCSR的工作原理、创新点及其在真实世界超分辨率任务中的优异表现。
SRGAN-PyTorch: 高质量图像超分辨率的开源实现
本文介绍了SRGAN-PyTorch项目,这是一个基于PyTorch框架实现的单图像超分辨率生成对抗网络(SRGAN)。该项目提供了完整的训练和测试代码,可以生成高质量的超分辨率图像。
ComfyUI-APISR:为ComfyUI带来超级分辨率的动漫图像放大神器
ComfyUI-APISR是APISR模型在ComfyUI中的非官方实现,为动漫图像和视频提供了快速高质量的超分辨率放大功能。本文详细介绍了该项目的特点、使用方法及工作流程。
VSGAN-tensorrt-docker:高性能视频超分辨率与插帧的利器
VSGAN-tensorrt-docker是一个强大的工具,结合了VapourSynth、TensorRT和Docker技术,实现了高效的视频超分辨率和帧插值。本文详细介绍了该项目的安装使用、功能特性以及性能表现。
Real-ESRGAN: 实用的图像和视频超分辨率算法
Real-ESRGAN是一种基于ESRGAN的实用图像和视频超分辨率算法,通过纯合成数据训练,能够处理真实世界的盲超分辨率问题,增强细节同时去除噪声。
ICCV 2023低级视觉任务最新进展综述
ICCV 2023作为计算机视觉领域的顶级会议,汇聚了大量低级视觉任务的最新研究成果。本文全面总结了ICCV 2023中图像复原、超分辨率、去噪、去模糊等低级视觉任务的前沿工作,为读者提供了该领域的最新进展概览。
DeSRA：一种创新的GAN超分辨率伪影检测与消除方法
本文详细介绍了DeSRA(Detect and Delete the Artifacts of GAN-based Real-World Super-Resolution Models)方法，这是一种针对GAN超分辨率模型推理伪影的检测和消除技术。文章深入探讨了DeSRA的工作原理、应用场景及其在实际场景中的重要意义。
AnimeSR: 革新动画视频超分辨率技术的突破性研究
AnimeSR是一种针对动画视频的实际场景超分辨率模型,通过学习真实世界的退化操作、构建大规模动画数据集以及设计高效的多尺度网络结构,实现了动画视频超分辨率效果和效率的显著提升。
扩散模型在图像处理中的创新应用与进展
本文深入探讨了扩散模型在图像处理领域的最新应用与研究进展,重点介绍了超分辨率重建、图像恢复、图像修复等多个热门方向的代表性工作,并对未来发展趋势进行了展望。
Fast-SRGAN: 实现实时视频超分辨率的高速深度学习模型
Fast-SRGAN是一种创新的深度学习模型,旨在实现低分辨率视频到高分辨率的实时超分辨率处理。该模型基于SRGAN架构,通过使用MobileNet作为生成器并采用像素重排技术,大大提高了处理速度,使其能够在移动设备上实现30fps的720p视频超分辨率。
SRGAN: 利用生成对抗网络实现超分辨率图像重建
SRGAN是一种基于生成对抗网络的单图像超分辨率技术,能够将低分辨率图像重建为逼真的高分辨率图像。本文详细介绍了SRGAN的原理、网络结构和应用,并提供了实现代码。
NAFNet:一种无需非线性激活函数的先进图像恢复模型
NAFNet是一种简单高效的图像恢复基线模型,在去噪、去模糊等多项任务上刷新了SOTA水平,同时计算成本低于现有方法。该模型最大的特点是没有使用任何非线性激活函数,却取得了出色的性能。
StableSR: 为Stable Diffusion WebUI带来超高质量图像放大功能
StableSR是一个强大的图像超分辨率插件,为Stable Diffusion WebUI带来了超高质量的图像放大能力。本文详细介绍了StableSR的特点、安装使用方法以及与其他图像放大方法的对比,帮助用户充分利用这一强大工具提升图像质量。
ru-DALL-E:俄罗斯版的AI文本生成图像模型
ru-DALL-E是由俄罗斯AI研究人员开发的开源文本到图像生成模型,可以根据俄语文本描述生成相应的图像。本文将详细介绍ru-DALL-E的开发背景、技术原理、功能特点以及应用前景。
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