Real-CUGAN 是一个使用百万级动漫数据进行训练的,结构与 Waifu2x 兼容的通用图像超分辨率模型,支持 2x3x

是一个使用百万级动漫数据进行训练的,结构与Waifu2x兼容的通用动漫图像超分辨率模型,支持2x3x4x倍超分辨率,其中2倍模型支持4种降噪强度与保守修复,3倍/4倍模型支持2种降噪强度与保守修复这是哔哩哔哩弹幕网(B站)最近在GitHub上线的一项全新的项目,其名为 Real-CUGAN通用动漫图像超分辨率模型 ,可让老旧动漫画面变高清。需要注意的是,该模型在Windows1064位系统中测试,以及cuda10以上,可生成“降噪版”“无降噪版”“保守版”三种图像类型。降噪版:如果原片噪声多,压得烂,推荐使用;目前2倍模型支持了3个降噪等级;无降噪版:如果原片噪声不多,压得还行,但是想提高分辨率/清晰度/做通用性的增强、修复处理,推荐使用;保守版:如果你担心丢失纹理,担心画风被改变,担心颜色被增强,总之就是各种担心AI会留下浓重的处理痕迹,推荐使用该版本。

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:提高任何大小图像的分辨率该项目使用了一个预训练的扩散模型,这个模型已经学习了如何生成高分辨率的图像。通过这种方式,他们的方法可以从一个低分辨率图像生成一个高分辨率图像,而不需要任何关于图像内容的先验知识。非常适合用于真实世界的图像超分辨率任务。1、使用一个名为"时间感知编码器"的工具,这个工具可将低分辨率图像转换为一个特征表示。这个特征表示包含了图像的重要信息,但是它的大小是固定的,不受图像分辨率的影响在不改变预训练的合成模型的情况下,实现有前景的恢复结果,从而保留生成的先验并最小化训练成本。2、使用一个名为"特征包装模块"的工具,这个工具可以将特征表示转换为一个高分辨率图像。这个工具可以通过调整一个参数来平衡生成图像的质量和保真度。3、使用一个名为"渐进式聚合采样策略"的工具,这个工具可以生成任意大小的高分辨率图像。这个工具通过在不同的尺度上应用扩散模型,然后将结果聚合在一起,来生成高分辨率图像。

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又一个Transformer架构的图像生成模型,FiT专门为了生成不瘦分辨率和宽高比限制的图像制作的架构。在模型的训练和推理都不需要专门适配对应的图片比例和分辨率。看演示的图像模型的美学表现也还行。-----项目简介-----推出了一种名为灵活视觉变换器(FlexibleVisionTransformer,简称FiT)的新型变换器架构。它专门设计用于创造没有分辨率和宽高比限制的图像。不同于传统的将图像看作固定分辨率网格的方法,FiT将图像视为一系列可变大小的图像块(Token)。这种独特的处理方式使得FiT能够在训练和应用过程中灵活适应不同的图像宽高比,提高了对不同分辨率的适应能力,并避免了由于裁剪图像而产生的偏差。FiT还通过精心设计的网络结构和一些不需要额外训练的技术,能够在图像分辨率的扩展方面展现出极大的灵活性。通过一系列全面的实验,FiT证明了其在处理各种不同分辨率的图像方面具有卓越的性能,无论是在其训练的分辨率范围内还是超出这一范围,都表现出色。项目地址:

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