需求人群:
"通过输入图像和人类书写的指令,对图像进行高质量修复。"
使用场景示例:
{ "input": "我喜欢这张照片,能去掉雨滴吗?请保留内容不变", "prompt": "清晰", "output": "修复后的图像" }
{ "input": "我在雾天拍了这张照片,你能改进一下吗?", "prompt": "清晰", "output": "修复后的图像" }
{ "input": "能去掉图像中的小点吗?这很不愉快", "prompt": "清晰", "output": "修复后的图像" }
产品特色:
图像去噪
去雨
去模糊
去雾
低光图像增强
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高质量图像修复,根据人类指示进行优化
InstructIR 接受图像和人类书写的指令作为输入,通过单一神经模型执行一体化图像修复。在多个修复任务中取得了最先进的结果,包括图像去噪、去雨、去模糊、去雾以及低光图像增强等。🚀 您可以从演示教程开始。查看我们的 GitHub 获取更多信息。 免责声明:请注意,这不是一个产品,因此您会注意到一些限制。此演示需要输入具有某些降级的图像(模糊、噪音、雨、低光、雾)和一个提示,请求应该执行什么操作。由于 GPU 内存限制,如果输入高分辨率图像(2K、4K),应用可能会崩溃。 该模型主要使用合成数据进行训练,因此在真实世界复杂图像上可能效果不佳。然而,在真实世界的雾天和低光图像上效果出奇地好。您还可以尝试一般的图像增强提示(例如,“润色此图像”,“增强颜色”)并查看它如何改善颜色。
神经网络扩散模型实现
Neural Network Diffusion是由新加坡国立大学高性能计算与人工智能实验室开发的神经网络扩散模型。该模型利用扩散过程生成高质量的图像,适用于图像生成和修复等任务。
javascript神经网络库
Synaptic是一个开源的javascript神经网络库,提供了基本的神经元、网络、训练器和网络构建工具。它可以用于构建和训练各种类型的神经网络,如感知机、长短时记忆网络(LSTM)、液态状态机和Hopfield网络。Synaptic还提供了一些示例和演示,帮助用户学习和使用神经网络。
用神经网络预测你的涂鸦速度有多快
Doodle Dash 是一个趣味的在线游戏,它使用神经网络来预测玩家涂鸦的速度。玩家可以在游戏中尽可能快地画出指定的涂鸦,神经网络会根据你的画速给出预测结果。这个游戏基于🤗 Transformers.js 开发。
无代码搭建目标检测神经网络
MakeML是一个无需编写任何代码就可以搭建图像目标检测神经网络的开发工具。它提供了一个简单易用的图形界面,用户只需上传训练集图片,绘制bounding box,设置参数,就可以训练出一个高效的目标检测模型,并导出成CoreML格式在iOS App中使用。MakeML解决了神经网络开发门槛高的痛点,不需要任何机器学习或编程知识,就可以获得强大的深度学习能力。
高质量的动漫风格图像超分辨率增强
WaifuXL是一个在浏览器中使用最先进的神经网络对动漫风格的艺术进行高质量图像增强的工具。它支持图像和动图,并且比waifu2x效果更好。该工具提供快速的图像增强、全新的网站界面、优于waifu2x的效果等特点。定价和定位信息请参考官方网站。
一个全面的AI神经网络工具目录
AILIBRI是一个汇集了超过2000个AI神经网络工具的目录网站,涵盖了文本、图像、视频、音频等多个领域的工具。它为用户寻找合适的AI工具提供了极大的便利,无论是专业人士还是初学者,都能在这里找到满足其需求的工具。该网站提供了详细的分类和搜索功能,帮助用户快速定位到所需的工具。
最新的图像上色算法
DDColor 是最新的图像上色算法,输入一张黑白图像,返回上色处理后的彩色图像,并能够实现自然生动的上色效果。 该模型为黑白图像上色模型,输入一张黑白图像,实现端到端的全图上色,返回上色处理后的彩色图像。 模型期望使用方式和适用范围: 该模型适用于多种格式的图像输入,给定黑白图像,生成上色后的彩色图像;给定彩色图像,将自动提取灰度通道作为输入,生成重上色的图像。
使用单眼视频记录产生实时4D头像合成的神经网络方法
BakedAvatar是一种用于实时神经头像合成的全新表示,可部署在标准多边形光栅化流水线中。该方法从学习到的头部等值面提取可变形的多层网格,并计算可烘焙到静态纹理中的表情、姿势和视角相关外观,从而为实时4D头像合成提供支持。我们提出了一个三阶段的神经头像合成流水线,包括学习连续变形、流形和辐射场,提取分层网格和纹理,以及通过微分光栅化来微调纹理细节。实验结果表明,我们的表示产生了与其他最先进方法相当的综合结果,并显著减少了所需的推理时间。我们进一步展示了从单眼视频中产生的各种头像合成结果,包括视图合成、面部重现、表情编辑和姿势编辑,所有这些都以交互式帧率进行。
AI在线图像增强工具,提升照片质量
HitPaw在线AI图片增强工具采用先进的AI技术去除噪点、锐化细节和提高照片质量。它快速高效易于使用 - 无需下载任何软件!今天就来试试,看它能为你的照片带来什么不同。
CoreNet 是一个用于训练深度神经网络的库。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
从像素到画作的神经网络绘画生成器
Ai Painter是一款神经网络绘画生成器,可以将您的照片转化为艺术作品或创作抽象艺术。它使用先进的人工智能技术,能够快速、准确地将您的照片转化为绘画作品。Ai Painter不需要任何下载,操作简单,适合所有技能水平的用户。Ai Painter是免费的,您可以在不花费任何费用的情况下使用它。
秒变艺术品!基于神经网络的照片转画作品
INSTAPAINTING是一款基于神经网络的照片转画作品的工具。用户可以在几秒钟内将自己的照片转换成艺术品,并通过几次点击让艺术家100%手工绘制并将其送到用户手中。该工具已经集成到我们的即时艺术品预览工具中,用户可以在我们的网站上使用。我们的工具可以应用于油画、宠物肖像、人像、婚礼、风景等多种场景。我们的公司总部位于旧金山。
AI生成图像鉴别挑战网站
AI判官是一个AI生成图像鉴别挑战的网站。它提供了普通模式、无尽模式和竞速模式三种游戏玩法。用户可以通过不同难度的游戏来提高自己分辨真实图片和AI生成图片的能力。该网站提供大量高质量的真实图片和AI生成图片作为判别素材。它的出现是对近期AI生成图片技术的一个回应,旨在提高公众的媒体识读能力。
AI驱动的图像增强和修复工具。
PicMa Studio是一款利用人工智能技术提供多种图像增强和修复服务的应用程序。它能够针对不同类型的照片,如肖像、老照片、家庭照片等,提供专业级的画质增强、PNG图像清晰度提升、文档和图像中文本的清晰度提升、野生动物摄影的图像增强、风景照的增强、运动模糊的消除与柔化、黑白照片上色以及去除照片上的折痕和划痕等功能。这些功能对于摄影师、设计师、企业家、家庭用户、市场营销人员、电子商务从业者以及博物馆等跨行业的用户来说非常重要,能够帮助他们改善图片质量,提升视觉体验。
基于FLUX.1-dev模型的图像修复工具
FLUX-Controlnet-Inpainting 是由阿里妈妈创意团队发布的基于FLUX.1-dev模型的图像修复工具。该工具利用深度学习技术对图像进行修复,填补缺失部分,适用于图像编辑和增强。它在768x768分辨率下表现最佳,能够提供高质量的图像修复效果。目前该工具处于alpha测试阶段,未来将推出更新版本。
一键AI工具,提供图像修复、背景移除等功能
Phosus AI图像增强工具是一款提供图像修复、背景移除、图像样式转换、低光照增强、自动修复、超分辨率等功能的AI工具。用户可以通过简单的操作实现对图像的修复、处理和增强,提高图像质量和视觉效果。产品定价灵活合理,适用于个人和商业使用。
AI图像和视频增强工具
Nero AI 是一款利用人工智能技术来增强图像和视频质量的在线工具。它通过先进的AI算法,能够提升图像的分辨率和清晰度,修复旧照片,去除背景,甚至生成卡通化或动漫风格的头像。Nero AI 的主要优点包括操作简便、处理速度快、效果显著,适合需要快速提升图像质量的用户。
图像修复的新突破
SUPIR是一种开创性的图像修复方法,利用生成先验和模型扩展的力量。利用多模态技术和先进的生成先验,SUPIR在智能和逼真的图像修复方面取得了重大进展。作为SUPIR内的关键催化剂,模型扩展显著增强了其能力,并展示了图像修复的新潜力。我们收集了一个包含2000万高分辨率、高质量图像的数据集进行模型训练,每个图像都附有描述性文本注释。SUPIR能够根据文本提示修复图像,拓宽了其应用范围和潜力。此外,我们引入了负质量提示以进一步提高感知质量。我们还开发了一种修复引导采样方法,以抑制生成式修复中遇到的保真度问题。实验证明了SUPIR出色的修复效果及其通过文本提示操控修复的新能力。
AI图像增强,让您的图片从普通变得非凡
ImprovalAI是一款AI图像增强工具,可帮助您将普通照片转化为非凡之作。它可以自动着色、修复或增强您的图片,让您的照片更加生动、清晰、美丽。ImprovalAI的优势在于其高效、准确、易用,无需任何专业技能即可使用。目前,ImprovalAI提供免费试用,付费用户可享受更多高级功能。定价方案灵活,适合个人和企业用户。ImprovalAI的定位是成为全球领先的AI图像增强工具。
机器人图像渲染的新发展
Wild2Avatar是一个用于渲染被遮挡的野外单目视频中的人类外观的神经渲染方法。它可以在真实场景下渲染人类,即使障碍物可能会阻挡相机视野并导致部分遮挡。该方法通过将场景分解为三部分(遮挡物、人类和背景)来实现,并使用特定的目标函数强制分离人类与遮挡物和背景,以确保人类模型的完整性。
虚拟试穿产品图像修复模型
Diffuse to Choose 是一种基于扩散的图像修复模型,主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节,并且能够进行准确的语义操作。通过将参考图像的细节特征直接融入主要扩散模型的潜在特征图中,并结合感知损失来进一步保留参考物品的细节,该模型在快速推理和高保真细节方面取得了良好的平衡。
AI图像增强工具
RePic AI是一款AI图像增强工具,用户可以上传图片,调整创意和细节水平,获得增强的高分辨率结果。其优势在于通过AI技术提供高质量的图像增强,让用户轻松获得优质的图像处理效果。定价灵活合理,定位于为个人和企业提供高效的图像处理解决方案。
阿里妈妈创意团队开发的图像修复模型
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta是由阿里妈妈创意团队开发的一个图像修复模型,该模型在图像修复领域具有显著的改进,支持1024x1024分辨率的直接处理和生成,无需额外的放大步骤,提供更高质量和更详细的输出结果。模型经过微调,能够捕捉和再现修复区域的更多细节,并通过增强的提示解释提供对生成内容的更精确控制。
AI 图像生成进入 “毫秒级” 时代,速度快、质量高。
腾讯混元图像 2.0 是腾讯最新发布的 AI 图像生成模型,显著提升了生成速度和画质。通过超高压缩倍率的编解码器和全新扩散架构,使得图像生成速度可达到毫秒级,避免了传统生成的等待时间。同时,模型通过强化学习算法与人类美学知识的结合,提升了图像的真实感和细节表现,适合设计师、创作者等专业用户使用。
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