super-resolution

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।

एनीमे वीडियो के लिए एक उच्च-गुणवत्ता वाला रियल-टाइम अपस्केलर

[NeurIPS 2022] Codebook Lookup Transformer के साथ रोबस्ट ब्लाइंड फेस रिस्टोरेशन की ओर

वीडियो, इमेज और GIF अपस्केल/एनलार्ज (सुपर-रिज़ॉल्यूशन) और वीडियो फ्रेम इंटरपोलेशन। Waifu2x, Real-ESRGAN, Real-CUGAN, RTX Video Super Resolution VSR, SRMD, RealSR, Anime4K, RIFE, IFRNet, CAIN, DAIN और ACNet के साथ प्राप्त किया गया।

Windows 10/11 के लिए एक सामान्य प्रयोजन विंडो अपस्केलर।

सुपर-रिज़ॉल्यूशन, डीनॉयस, डिब्लरिंग आदि के लिए ओपन सोर्स इमेज और वीडियो रिस्टोरेशन टूलबॉक्स। वर्तमान में इसमें EDSR, RCAN, SRResNet, SRGAN, ESRGAN, EDVR, BasicVSR, SwinIR, ECBSR आदि शामिल हैं। StyleGAN2, DFDNet का भी समर्थन करता है।

PaddlePaddle GAN लाइब्रेरी, जिसमें First-Order motion transfer, Wav2Lip, picture repair, image editing, photo2cartoon, image style transfer, GPEN जैसे कई दिलचस्प एप्लिकेशन शामिल हैं।

OpenMMLab मल्टीमोडल एडवांस्ड, जेनेरेटिव, और इंटेलिजेंट क्रिएशन टूलबॉक्स। जादू अनलॉक करें 🪄: टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन, इमेज/वीडियो रिस्टोर/एंहancement आदि के लिए जेनेरेटिव-AI (AIGC), उपयोग में आसान API, शानदार मॉडल जू, डिफ्यूजन मॉडल।

एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म इमेज सुपर-रेज़ोल्यूशन टूल

WebGPU और WASM द्वारा संचालित एक मुफ्त और ओपन-सोर्स इनपेंटिंग और इमेज-अपस्केलिंग टूल, जो पूरी तरह से ब्राउज़र में चलता है।

SUPIR का उद्देश्य इन-द-वाइल्ड फोटो-यथार्थवादी इमेज रिस्टोरेशन के लिए व्यावहारिक एल्गोरिदम विकसित करना है। हमारा नया ऑनलाइन डेमो suppixel.ai पर भी जारी किया गया है।

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

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

एक जनरेटिव एडवरसarial नेटवर्क का उपयोग करके फोटो-यथार्थवादी सिंगल इमेज सुपर-रेज़ोल्यूशन

विविध; waifu2x का नवीनतम संस्करण; 2D वीडियो से स्टीरियो 3D वीडियो रूपांतरण

QualityScaler - इमेज/वीडियो AI अपस्केलर ऐप

[IJCV2024] वास्तविक दुनिया की छवि सुपर-रेज़ोल्यूशन के लिए डिफ्यूजन प्रायर का फायदा उठाना

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

सुपर-रिज़ॉल्यूशन और इंटरपोलेशन्स के लिए एक एंड्रॉइड एप्लिकेशन। इसमें RealSR-NCNN, SRMD-NCNN, RealCUGAN-NCNN, Real-ESRGAN-NCNN, Waifu2x-NCNN, Anime4kcpp, nearest, bilinear, bicubic, AVIR शामिल हैं...

AI मैजिक और इन्फिनिट ड्रा बोर्ड का मिलन।

iOS/macOS के लिए कोर ML मॉडल ज़ू — PyTorch मॉडल जिन्हें उपयोग के लिए तैयार .mlpackage में बदला गया है, प्रत्येक में एक कन्वर्शन स्क्रिप्ट और SwiftUI सैंपल ऐप है।

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

Real-ESRGAN के लिए व्यावहारिक और सुंदर ग्राफिकल इंटरफ़ेस, जो Windows, Ubuntu और macOS प्लेटफॉर्म को सपोर्ट करता है। अब Real-CUGAN के लिए भी समर्थन है!

डीप ब्लाइंड इमेज सुपर-रिजोल्यूशन (ICCV, 2021) (PyTorch) के लिए एक व्यावहारिक डिग्रेडेशन मॉडल डिजाइन करना - हमने ट्रेनिंग कोड जारी कर दिया है!

सामान्य भाषण बहाली

CVPR 2017 पेपर "Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network" पर आधारित SRGAN का PyTorch कार्यान्वयन

[NeurIPS 2024] DreamClear: गोपनीयता-सुरक्षित डेटासेट क्यूレーション के साथ हाई-कैपेसिटी रियल-वर्ल्ड इमेज रिस्टोरेशन

HiPixel AI-संचालित इमेज सुपर-रिज़ॉल्यूशन के लिए एक नेटिव macOS एप्लिकेशन है, जिसे SwiftUI से बनाया गया है और यह Upscayl के शक्तिशाली AI मॉडल्स का उपयोग करता है।

Stable Diffusion WebUI के लिए StableSR - अल्ट्रा हाई-क्वालिटी इमेज अपस्केलर