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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。
用于真实世界模糊运动的模糊插值Transformer（CVPR 2023）
【NeurIPS 2022】基于码本查找转换器的鲁棒盲人脸恢复方法
让旧照片重获新生（CVPR 2020 大会口头报告）
简单易用的语音工具包，包含自监督学习模型、具有标点符号的先进/流式语音识别、带文本前端的流式语音合成、说话人识别系统、端到端语音翻译和关键词识别功能。荣获NAACL2022最佳演示奖。
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。
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）
【ECCV 2024】DiffBIR 代码：基于生成扩散先验的盲图像恢复方法
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。
最新型的图像修复模型，不使用非线性激活函数。
一些流行且可复现的图像去噪方法的集合。
CVPR 2022（口头报告）论文《Restormer：高效Transformer用于高分辨率图像恢复》提出了一种高效的Transformer模型，在运动模糊去除、图像去雨、去噪（高斯噪声/真实噪声）和散焦模糊去除等任务上取得了最先进的成果。
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。
基于 Pytorch 的 Palette 图片到图片扩散模型非官方实现
人工智能超分辨率图像放大工具
CVPR 2025/2024/2021/2020 低层视觉论文和代码合集
VRT：视频修复Transformer（官方仓库）
CVPR 2021论文《多阶段渐进式图像恢复》在图像去模糊、去雨和去噪方面取得了最先进的成果。
