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GFPGAN致力于开发用于现实人脸修复的实用算法。

Real-ESRGAN的目标是开发用于通用图像/视频修复的实用算法。

【NeurIPS 2022】基于码本查找转换器的鲁棒盲人脸恢复方法

一个基于机器学习的视频超分辨率和帧插值框架，创作于2018年黑客谷II活动期间。

视频、图片和GIF的超分辨率放大（超清重建）以及视频帧率插值。技术基于Waifu2x、Real-ESRGAN、Real-CUGAN、RTX Video Super Resolution VSR、SRMD、RealSR、Anime4K、RIFE、IFRNet、CAIN、DAIN和ACNet等算法。

飞桨（PaddlePaddle）的GAN库，包含许多有趣的应用，例如：首阶运动迁移、Wav2Lip（语音驱动唇形同步）、图像修复、图像编辑、照片转卡通、图像风格迁移、GPEN等等。

一个开源的图像和视频修复工具箱，涵盖超分辨率、降噪、去模糊等功能。目前包含EDSR、RCAN、SRResNet、SRGAN、ESRGAN、EDVR、BasicVSR、SwinIR、ECBSR等模型，也支持StyleGAN2和DFDNet。

OpenMMLab多模态高级生成式智能创作工具箱。开启魔法：生成式AI（AIGC）、易于使用的API、强大的模型库、扩散模型，用于文本到图像生成、图像/视频修复/增强等。

SUPIR项目致力于开发用于真实照片修复的实用算法，即使照片拍摄环境复杂。我们的全新在线演示也已上线，网址为suppixel.ai。

SwinIR：基于Swin Transformer的图像恢复（官方代码库）

您可以大幅度缩放图像，并使用残差密集网络和对抗网络进行实验。

基于Pytorch的图像超分辨率迭代细化算法非官方实现

图像恢复工具箱（PyTorch）。包含DPIR、USRNet、DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、BSRGAN和SwinIR的训练和测试代码。

论文《SinGAN：从单个自然图像学习生成模型》的官方 PyTorch 实现

最新型的图像修复模型，不使用非线性激活函数。

QualityScaler - 一款AI图像/视频超分辨率应用

《国际计算机视觉期刊（IJCV）2024年论文：利用扩散先验进行真实世界图像超分辨率》

医学影像领域的优秀生成对抗网络

AI魔法遇上无限画板

这是Real-ESRGAN的NCNN实现。Real-ESRGAN的目标是开发用于通用图像恢复的实用算法。