image-restoration

GFPGAN का उद्देश्य वास्तविक दुनिया के चेहरे की बहाली के लिए व्यावहारिक एल्गोरिदम विकसित करना है।

Real-ESRGAN का उद्देश्य सामान्य छवि/वीडियो पुनर्स्थापना के लिए व्यावहारिक एल्गोरिदम विकसित करना है।

SwinIR: Swin Transformer का उपयोग करके इमेज रिस्टोरेशन (आधिकारिक रिपॉजिटरी)

[ECCV 2024] DiffBIR के कोड: जेनरेटिव डिफ्यूजन प्रायर के साथ ब्लाइंड इमेज रेस्टोरेशन की ओर

इमेज रिस्टोरेशन टूलबॉक्स (PyTorch)। DPIR, USRNet, DnCNN, FFDNet, SRMD, DPSR, BSRGAN, SwinIR के लिए ट्रेनिंग और टेस्टिंग कोड

नॉन-लीनियर एक्टिवेशन फंक्शन के बिना अत्याधुनिक इमेज रिस्टोरेशन मॉडल।

[CVPR 2022--Oral] Restormer: हाई-रिज़ॉल्यूशन इमेज रिस्टोर करने के लिए एफिशिएंट Transformer। मोशन डिब्लरिंग, इमेज डेरैनिंग, डीनॉयसिंग और डिफोकस डिब्लरिंग के लिए SOTA।

Real-ESRGAN का NCNN कार्यान्वयन। Real-ESRGAN का उद्देश्य सामान्य छवि पुनर्स्थापना के लिए व्यावहारिक एल्गोरिदम विकसित करना है।

CVPR2026/CVPR2025/CVPR2024/CVPR2021/CVPR2020 लो लेवल विज़न के लिए पेपर और कोड का एक संग्रह

"Retinexformer: कम रोशनी में इमेज एन्हांसमेंट के लिए वन-स्टेज Retinex-आधारित Transformer" (ICCV 2023 टॉप-10 साइटेड 🏆) और (NTIRE 2024 रनर-अप 🏆) और (NTIRE 2025 विजेता 🏆) और (NTIRE 2026 विजेता 🏆)

[CVPR 2021] मल्टी-स्टेज प्रोग्रेसिव इमेज रेस्टोरेशन। इमेज डीब्लरिंग, डेरेनिंग और डीनोइजिंग के लिए SOTA परिणाम।

[ICLR 2023 Oral] Denoising Diffusion Null-Space Model का उपयोग करके ज़ीरो-शॉट इमेज रेस्टोरेशन

SeedVR2 (ICLR2026) और SeedVR (CVPR2025 Highlight) के लिए रेपो

HYPIR का आधिकारिक कार्यान्वयन: इमेज रेस्टoration के लिए डिफ्यूजन-यील्डेड स्कोर प्रायर का उपयोग (SIGGRAPH 2025)

स्पेक्ट्रल कंप्रेसिव इमेजिंग रिकंस्ट्रक्शन के लिए एक टूलबॉक्स, जिसमें MST (CVPR 2022), CST (ECCV 2022), DAUHST (NeurIPS 2022), BiSCI (NeurIPS 2023), HDNet (CVPR 2022), MST++ (CVPRW 2022) आदि शामिल हैं।

[CVPR 2022] "Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration" पेपर का आधिकारिक कार्यान्वयन।

[ICLR2026] SeedVR2: डिफ्यूजन एडवरसैरियल पोस्ट-ट्रेनिंग के माध्यम से वन-स्टेप वीडियो रिस्टोरेशन

[NeurIPS 2025] 4KAgent: एजेंटिक एनी इमेज टू 4K सुपर-रिज़ॉल्यूशन। एक बुद्धिमान कंप्यूटर विजन एजेंट जो किसी भी इमेज को जादुई रूप से परफेक्ट 4K में रिस्टोर कर सकता है।

[ICLR 2024] यूनिवर्सल इमेज रिस्टोरेशन के लिए विजन-लैंग्वेज मॉडल को नियंत्रित करना। NTIRE 2024 रिस्टोर एनी इमेज मॉडल इन द वाइल्ड चैलेंज में 5वां स्थान।

[ICLR 2025] Posterior-Mean Rectified Flow का आधिकारिक कार्यान्वयन: न्यूनतम MSE फोटो-यथार्थवादी छवि बहाली की दिशा में

[ECCV 2024] InstructIR: मानव निर्देशों के बाद उच्च-गुणवत्ता वाली छवि पुनर्स्थापना https://huggingface.co/spaces/marcosv/InstructIR

[ECCV 2020] वास्तविक इमेज रिस्टोरेशन और एन्हांसमेंट के लिए एनरिच्ड फीचर्स सीखना। इमेज डीनॉयज़िंग, सुपर-रिज़ॉल्यूशन और इमेज एन्हांसमेंट के लिए SOTA परिणाम

मीन-रिवर्टिंग स्टोकेस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशन के साथ इमेज रिस्टोरेशन, ICML 2023। NTIRE 2023 इमेज शैडो रिमूवल चैलेंज का विजेता समाधान।

डीप-लर्निंग का उपयोग करके TEMPEST छवियों का पुनर्स्थापन

[ECCV] Swin2SR: संपीड़ित छवि सुपर-रिज़ॉल्यूशन और रिस्टोरेशन के लिए SwinV2 ट्रांसफार्मर। एडवांसेज इन इमेज मैनिपुलेशन (AIM) वर्कशॉप ECCV 2022। इसे आज़माएं! 3.3M से अधिक रन https://replicate.com/mv-lab/swin2sr

लो-लेवल विज़न पर CVPR2023/2022 के पेपर्स और कोड का संग्रह।

AI इमेज सिग्नल प्रोसेसिंग और कंप्यूटेशनल फोटोग्राफी। NTIRE (CVPR) और AIM (ICCV/ECCV) चुनौतियों के लिए आधिकारिक लाइब्रेरी। इसमें लर्नड ISPs, RAW रिस्टोरेशन-अपसैंपलिंग-रिकंस्ट्रक्शन, इमेज एन्हांसमेंट, बोकेह रेंडरिंग और बहुत कुछ शामिल है।

[IEEE TPAMI 2025] ऑल-इन-वन इमेज रेस्टोरेशन पर एक सर्वेक्षण: वर्गीकरण, मूल्यांकन और भविष्य के रुझान

🌕 [BMVC 2022] You Only Need 90K Parameters to Adapt Light: छवि संवर्द्धन और एक्सपोज़र सुधार के लिए एक हल्का Transformer। कम रोशनी में संवर्द्धन के लिए SOTA, प्री-प्रोसेसिंग के लिए 0.004 सेकंड में आज़माएं।

[CVPR 2020--ओरल] CycleISP: बेहतर डेटा सिंथेसिस के माध्यम से रियल इमेज रेस्टोरेशन