基于GAN的图像超分辨率模型
AuraSR-v2是一个基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率模型,专为放大生成的图像而设计,是GigaGAN论文的一个变体。该模型的PyTorch实现基于非官方的lucidrains/gigagan-pytorch仓库。它能够显著提高图像的分辨率,同时保持图像质量,对于需要高清图像输出的应用场景尤为重要。
AuraSR 是基于 GAN 的超分辨率图像处理模型,可用于提升生成图像的质量。
AuraSR 是基于 GAN 的 Super-Resolution 模型,通过图像条件化增强技术,提升生成图像的质量。该模型采用 GigaGAN 论文的变体实现,并使用 Torch 框架。AuraSR 的优势在于能够有效提高图像的分辨率和质量,适用于图像处理领域。
一张图提供人脸,另一张提供发型,第三张提供发色,最终合成一张完整的图片。
HairFastGAN是一种用于高分辨率、接近实时性能和出色重建的发型转移方法。该方法包括在StyleGAN的FS潜在空间中运行的新架构、增强的修复方法以及用于更好的对齐、颜色转移和后处理的改进编码器。在最困难的情况下,该方法可以在不到一秒的时间内将发型形状和颜色从一张图片转移到另一张图片。
Stability AI 推出图像提升增强工具:Creative Upscaler 可以将图像升级到 4k 分辨率,并创造以前没有的新细节和赋予图像新生命。
Creative Upscaler是一个基于AI的图片生成器,可以让任何人快速轻松地创建高质量的艺术作品。它整合了多种前沿的机器学习算法,如Stable Diffusion、DALL-E 2、VQGAN+CLIP等,支持生成各种风格的图像。用户只需要提供文字描述,Creative Upscaler就可以自动生成图片。同时,它还有创造性的图像上样器功能,可以把低分辨率图片转换成高清大图。Creative Upscaler完全免费使用,拥有庞大活跃的社区,是探索AI艺术的最佳选择。
这是一个使用深度学习为文字描述生成动画视频的模型
AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。
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