image-restoration

GFPGAN zielt darauf ab, praktische Algorithmen für die Gesichtsrestaurierung in der Realwelt zu entwickeln.

Real-ESRGAN zielt darauf ab, Praktische Algorithmen für die allgemeine Bild- und Video-Restauration zu entwickeln.

SwinIR: Bildwiederherstellung mit Swin Transformer (offizielles Repository)

[ECCV 2024] Code für DiffBIR: Hin zur blinden Bildwiederherstellung mit generativem Diffusionsprior

Image Restoration Toolbox (PyTorch). Trainings- und Testcode für DPIR, USRNet, DnCNN, FFDNet, SRMD, DPSR, BSRGAN, SwinIR

Ein hochmodernes Bildwiederherstellungsmodell ohne nichtlineare Aktivierungsfunktionen.

[CVPR 2022--Oral] Restormer: Effizienter Transformer für die hochauflösende Bildwiederherstellung. SOTA für Bewegungsunschärfe-Entfernung, Bildregenentfernung, Rauschunterdrückung (Gauß-/Echte Daten) und Defocus-Entzerrung.

NCNN-Implementierung von Real-ESRGAN. Real-ESRGAN zielt darauf ab, praktische Algorithmen für die allgemeine Bildwiederherstellung zu entwickeln.

Eine Sammlung von Paper und Code für CVPR2026/CVPR2025/CVPR2024/CVPR2021/CVPR2020 Low-Level-Vision

"Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement" (ICCV 2023 Top-10 Cited 🏆) & (NTIRE 2024 Runner-Up 🏆) & (NTIRE 2025 Winner 🏆) & (NTIRE 2026 Winner 🏆)

[CVPR 2021] Mehrstufige, progressive Bildwiederherstellung. SOTA-Ergebnisse für Bildschärfung, Regenentfernung und Rauschunterdrückung.

[ICLR 2023 Oral] Zero-Shot Image Restoration Using Denoising Diffusion Null-Space Model

Repository für SeedVR2 (ICLR2026) & SeedVR (CVPR2025 Highlight)

Offizielle Implementierung von HYPIR: Nutzung von durch Diffusion erzeugten Score-Prioren zur Bildwiederherstellung (SIGGRAPH 2025)

Eine Toolbox für die Rekonstruktion spektraler komprimierter Bildgebung, einschließlich MST (CVPR 2022), CST (ECCV 2022), DAUHST (NeurIPS 2022), BiSCI (NeurIPS 2023), HDNet (CVPR 2022), MST++ (CVPRW 2022) usw.

[CVPR 2022] Offizielle Implementierung des Papers „Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration“.

[ICLR2026] SeedVR2: Ein-Schritt-Videowiederherstellung durch Diffusion Adversarial Post-Training

[NeurIPS 2025] 4KAgent: Agentenbasiertes Any-Image-zu-4K-Super-Resolution. Ein intelligenter Computer-Vision-Agent, der jedes Bild auf magische Weise in perfektes 4K wiederherstellen kann!

[ICLR 2024] Steuerung von Vision-Language-Modellen zur universellen Bildrestaurierung. 5. Platz in der NTIRE 2024 Restore Any Image Model in the Wild Challenge.

[ICLR 2025] Offizielle Implementierung von Posterior-Mean Rectified Flow: Hin zu fotorealistischer Bildwiederherstellung mit minimalem MSE

[ECCV 2024] InstructIR: Hochwertige Bildwiederherstellung nach menschlichen Anweisungen https://huggingface.co/spaces/marcosv/InstructIR

[ECCV 2020] Lernen angereicherter Merkmale zur Wiederherstellung und Verbesserung realer Bilder. SOTA-Ergebnisse für Rauschunterdrückung, Super-Resolution und Bildverbesserung.

Bildrestaurierung mit Mean-Reverting Stochastic Differential Equations, ICML 2023. Die Siegerlösung der NTIRE 2023 Image Shadow Removal Challenge.

Wiederherstellung von TEMPEST-Bildern mittels Deep Learning

[ECCV] Swin2SR: SwinV2 Transformer für komprimierte Bild-Super-Resolution und -Wiederherstellung. Advances in Image Manipulation (AIM) Workshop ECCV 2022. Probieren Sie es aus! Über 3,3 Mio. Ausführungen https://replicate.com/mv-lab/swin2sr

Eine Sammlung von Papers und Code zu Low-Level-Vision von der CVPR2023/2022

KI-Bildsignalverarbeitung und Computerfotografie. Offizielle Bibliothek für NTIRE (CVPR) und AIM (ICCV/ECCV) Challenges. Enthält gelernte ISPs, RAW-Wiederherstellung-Upsampling-Rekonstruktion, Bildverbesserung, Bokeh-Rendering und mehr.

[IEEE TPAMI 2025] Eine Übersicht zur All-in-One-Bildrestaurierung: Taxonomie, Evaluierung und zukünftige Trends

🌕 [BMVC 2022] You Only Need 90K Parameters to Adapt Light: Ein leichtgewichtiger Transformer zur Bildverbesserung und Belichtungskorrektur. SOTA für Low-Light-Enhancement, 0,004 Sekunden für die Vorverarbeitung.

[CVPR 2020--Oral] CycleISP: Wiederherstellung realer Bilder durch verbesserte Datensynthese