Advertisement

基于GFPGAN的超高分辨率模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用GFPGAN技术开发了能够实现超高分辨率图像处理的模型，旨在提升人像修复和增强效果。 1. 支持任意大小的图片输入。 2. 输入模糊的图片，输出清晰的图片。 3. 采用PyTorch框架实现，并带有预训练权重，压缩包中包含完整的测试样例和代码。 4. 开箱即用，只需要两行代码即可使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于GFPGAN的超高分辨率模型
    优质
    本项目采用GFPGAN技术开发了能够实现超高分辨率图像处理的模型，旨在提升人像修复和增强效果。 1. 支持任意大小的图片输入。 2. 输入模糊的图片，输出清晰的图片。 3. 采用PyTorch框架实现，并带有预训练权重，压缩包中包含完整的测试样例和代码。 4. 开箱即用，只需要两行代码即可使用。
     
  • MATLAB版 EDSR (增强型深度超高分辨率) 单图像超分辨率 - MATLAB开发
    优质
    本项目为基于MATLAB实现的EDSR模型，用于单张图像的超分辨率处理，旨在提高图像清晰度和细节表现。 EDSR（增强型深度超分辨率）单图像超分辨率的Matlab实现。 **先决条件** - MATLAB 2020b及以上版本。 - 图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱、深度学习工具箱以及并行计算工具箱。 **如何测试** 运行调用 EDSR_2xSuperResolution.m 的 EDSR_Test.m 文件，在EDSR_2xSuperResolution.m的第5行加载训练好的网络。 **对图像文件执行EDSR超分辨率的方法** 输入图像 MyPicture.jpg 应该是原始（非模糊）图像。使用 EDSR 神经网络将图像放大 2 倍，具体步骤如下： 1. 读取图片：`img = imread(MyPicture.jpg);` 2. 执行超分辨率操作：`imgSR = EDSR_2xSuperResolution(img);` 3. 输出处理后的图像文件：`imwrite（imgSR，“ MyPicture_2xEDSR.png”）;` 这样，输入的 768x1024 图像将被放大到 1536x2048 的超分辨率版本。
     
  • SR超分辨率模型源码包.rar
    优质
    该压缩文件包含用于图像和视频处理的SR（Super Resolution）超分辨率模型的完整源代码，旨在帮助开发者提高图像清晰度。 以下是四种超分辨率模型的分类： 1. EDSR：EDSR_x2.pb；EDSR_x3.pb；EDSR_x4.pb； 2. ESPCN：ESPCN_x2.pb；ESPCN_x3.pb；ESPCN_x4.pb； 3. FSRCNN：FSRCNN_x2.pb；FSRCNN_x3.pb；FSRCNN_x4.pb； 4. LapSRN：LapSRN_x2.pb；LapSRN_x4.pb；LapSRN_x8.pb。
     
  • Wav2Lip-HD预训练模型第二包，含GFPGAN模型，适用于数字人语音驱动面部和超分辨率图像生成
    优质
    Wav2Lip-HD是一款先进的预训练模型，结合GFPGAN技术，专门用于提升数字人物语音同步的面部动画效果及增强图像清晰度。 Wav2Lip-HD预训练模型的第二个包包含GFPGAN模型，用于数字人语音驱动面部动画及图像超分辨率生成。
     
  • SRCNN.zip_SRCNN_matlab代码_超分辨率_超分辨率重建_超分辨重构
    优质
    本资源包包含用于图像超分辨率重建的SRCNN模型Matlab实现代码。适用于研究与学习高分辨率图像生成技术。 SRCNN超分辨率重构的Matlab应用。
     
  • 使用PyTorch实现SRCNN超分辨率模型
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）模型，用于图像超分辨率处理，可有效提升低分辨率图像的清晰度和细节。 针对初学者使用指南：确保数据集文件已解压并放置在D盘上。然后，在终端按照README中的指示运行train或test部分的内容。建议使用绝对路径，并将参数num_workers设置为0，以适应大多数电脑的配置需求。整个过程仅需4积分，实际上等同于免费提供。如有任何问题，请联系博主，私信将会得到回复。
     
  • POCS超高分辨率重建.zip
    优质
    本项目为POCS超高分辨率图像重建技术研究与实现，采用POCS算法提升图像清晰度，适用于医学影像、卫星遥感等领域。 利用MATLAB实现了超分辨率重建的POCS（投影到凸集）算法，这对学习POCS有一定的帮助。
     
  • 超高分辨率重建算法
    优质
    超高分辨率重建算法是一种先进的图像处理技术，通过整合多帧低分辨率影像数据，输出高质量、高清晰度的图片或视频内容。此方法广泛应用于医疗成像、卫星遥感和数字摄影等领域，有效提升了细节展现能力和视觉体验。 基于SRCNN神经网络的修正分辨率重建源码已经用MATLAB编写完成。
     
  • 超高分辨率重建代码
    优质
    本项目提供一套用于实现超高分辨率图像重建的代码库，适用于科研及工业应用。通过先进的算法优化图像细节，提升视觉体验与分析精度。 Visual Geometry Group项目组开发的超分辨率重建源码效果显著，并配有详细的文档说明，可以直接运行。
     
  • 基于深度学习的预先训练好的超分辨率模型
    优质
    本研究介绍了一种基于深度学习技术构建的预训练超分辨率模型。该模型能够有效提升图像和视频的清晰度，在多种应用场景中展现出了优越性能。 包括EDSR、ESPCN、FSRCNN、LapSRN在内的预训练模型可以将图像分辨率放大2倍、3倍、4倍或8倍： 1. EDSR_x4.pb：这是一种增强深度残差网络的单图超分辨率模型，能够将输入图像的分辨率提高四倍。 2. ESPCN_x4.pb：该模型采用高效的亚像素卷积神经网络实现单张图片和视频实时超分辨率处理，同样可以提升图像到原来的四倍大小。 3. FSRCNN_x3.pb：这是一种加速版的超分辨卷积神经网络模型，专门用于将图像放大三倍（原文中的描述可能有误，应为x3而非提高4倍）。 4. LapSRN_x8.pb：这是来自快速准确的图片超分辨率和深度拉普拉斯金字塔网络的一个模型，能够显著提升图像到八倍大小。