InstructIR:按照人类指令进行高质量图像恢复

InstructIR:按照人类指令进行高质量图像恢复 你只需要使用文字描述就能修复和改善图片 比如说,如果你有一张因为雨滴而看起来模糊的照片,你可以告诉它:请去掉照片上的雨滴,但保持图片内容不变”,它就能自动帮你操作。 它能够处理包括去噪、去雨、去模糊、去雾以及(低光)图像增强等问题。 主要功能:接收图像和人类书面指令作为输入,根据这些指令对图像进行改善;支持多种图像恢复任务,包括去噪、去雨、去模糊、去雾和图像增强;实现了状态最先进的恢复效果,提供了高质量的图像输出。 工作原理: InstructIR使用一个文本编码器将人类提供的自然语言指令转换为模型可以理解的向量表示。这些指令明确指导模型关注图像的哪些退化问题,并提供改善的方向。 全能图像恢复模型:采用NAFNet作为图像恢复的核心模型架构,它是一个高效且性能卓越的图像处理网络。NAFNet能够处理多种图像退化类型,为全方位图像恢复提供支持。 指令条件块(ICB):InstructIR引入了ICB来实现任务特定的转换,根据文本编码器输出的指令向量,ICB能够调整图像模型的处理流程,使模型能够针对具体的退化类型进行专门的恢复处理。 多任务学习与任务路由:通过利用任务路由技术,InstructIR能够在单一模型中学习并执行多种图像恢复任务。模型根据输入的人类指令自动判断需要执行的任务类型,并采取相应的恢复策略。 |||

相关推荐

封面图片

AI根据人类大脑活动重建视觉图像

AI根据人类大脑活动重建视觉图像 这项研究利用了开源的 Stable Diffusion 模型,由日本大阪大学的科学家完成。该AI模型能够有效地生成高质量图像,并且能够捕捉到图像中不同层次的特征,从低级的边缘和纹理到高级的语义和场景。 他们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 记录了人类大脑在观看不同类型的图片时产生的神经活动。然后设计了一个AI神经网络,学习大脑活动与 Stable Diffusion 的潜在表示 (图片的多维特征) 之间的映射关系。通过这个网络,他们能够从大脑活动中重建出与原始图片非常相似的图像。

封面图片

《最新AI指令合集,一份高质量Ai指令,解决你的内容创作【指令+教程】(纯净版)》

《最新AI指令合集,一份高质量Ai指令,解决你的内容创作【指令+教程】(纯净版)》 简介:《最新AI指令合集,一份高质量Ai指令,解决你的内容创作【指令+教程】(纯净版)》是一套专注于AI指令运用的资料。该合集收集整理了大量最新且高质量的AI指令,覆盖多种内容创作场景,无论是撰写文章、生成图像,还是进行数据分析、智能问答等,都能找到对应的实用指令。教程部分对每条指令进行详细解读,包括指令的功能、适用的AI工具、使用方法及注意事项等。通过实际案例展示指令的应用效果,帮助用户理解如何根据不同的创作需求灵活运用指令,引导用户掌握指令编写的逻辑和技巧,从而提升利用AI进行内容创作的效率和质量,挖掘AI在创作领域的巨大潜力 标签: #AI指令合集#内容创作教程#AI工具应用#智能创作技巧 文件大小:NG 链接:

封面图片

X_上的_小互:“InstructIR:按照人类指令进行高质量图像恢复_你只需要使用文字描述就能修复和改善图片_比如说,如果你.mp4

封面图片

ML Blocks:无代码AI图像生成和分析工作流平台

ML Blocks:无代码AI图像生成和分析工作流平台 它提供了一个拖放式的界面,允许用户轻松地创建复杂的图像处理工作流,无需编写任何代码。 你只根据需要将不同的功能块(如图像编辑功能和AI模型)组合在一起,即可实现个性化的图像自动化处理。 该工具主要解决在电商领域遇到的批量处理图片问题。 ML Blocks允许用户创建可以处理多步骤图像生成或分析管道的自定义图像处理工作流,使用基于图的工作流。用户只需按顺序连接几个块,如去背景 -> 裁剪 -> AI上采样,就可以在几分钟内得到完整的图像处理工作流。 主要功能: 生成图像:使用 Stable Diffusion 等 AI 模型生成或绘制图像。 编辑图像:提供编辑功能,如裁剪、调整大小、重新着色等,来修改图像。 分析图像:利用检测或分割模型从图像中提取数据。 实际应用示例:基于提示模糊图像特定区域:传统方法需要使用DINO模型生成提示中提到的对象周围的边界框,然后使用像Segment Anything这样的分割模型生成这些区域的遮罩,最后使用Pillow或OpenCV库编写模糊功能来模糊遮罩区域。 而使用ML Blocks,用户只需将分割、遮罩和模糊块连接起来,就能在2分钟内完成工作流程。 你还可以自动生成博客帖子或推文的横幅图像、根据提示移除图像中的对象、去除背景并用AI创建新背景等多种工作流程。 |

封面图片

字节跳动发布了文生图开放模型 SDXL-Lightning。据悉,该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的图像,是目前最快

字节跳动发布了文生图开放模型 SDXL-Lightning。据悉,该模型能够在极短的时间内生成高质量和高分辨率的图像,是目前最快的文生图模型之一。 文生图技术虽然能够生成逼真的图像,但是也存在着计算资源消耗大、生成速度慢的缺点。生成一张高质量图像,大约需要 5 秒。 SDXL-Lightning 模型则采用了一种渐进式对抗蒸馏的技术,实现前所未有的生成速度,该模型能够在 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像,将生成速度加快十倍,是 1024 分辨率下速度最快的文生图模型,计算成本则降低为十分之一。 字节跳动智能创作团队称,该模型是基于字节跳动之前开源的文生图模型 SDXL 的改进版本,与开放模型社区的其他工具和插件兼容,SDXL-Lightning 可以作为增速插件无缝整合到卡通、动漫等多样风格的 SDXL 模型中,并支持当前流行的控制插件 ControlNet、生成软件 ComfyUI,方便开发者、研究人员和创意从业者结合使用这些工具,助力整个行业的创新和协作。 在线体验: GitHub: Hugging Face: via 匿名 标签: #字节跳动 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

封面图片

微软公布可以理解图像内容的 AI 模型

微软公布可以理解图像内容的 AI 模型 微软的研究人员介绍了多模态模型 ,它可以分析图像内容,解决拼图问题,进行视觉文本识别,通过视觉智商测试,并理解自然语言指令。研究人员认为,整合了文本、音频、图像和视频等不同输入模式的多模态人工智能,是建立人工通用智能(AGI)的关键步骤,可以执行人类水平的一般任务。他们在一些测试中评估了 Kosmos-1 的能力,包括语言理解、语言生成、无光学字符识别的文本分类、图像说明、视觉问题回答、网页问题回答和零样本图像分类。微软称,在许多这些测试中,Kosmos-1 的表现超过了目前最先进的模型。来源 , 来自:雷锋 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人