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利用先进的人工智能 AI 将老照片无损高清修复

FluxSR

FluxSR是一种基于单步扩散模型的图像超分辨率工具,由多所高校与研究机构联合开发。它通过流轨迹蒸馏技术,将多步模型压缩为单步模型,实现高效且高质量的图像增强。采用TV-LPIPS感知损失和注意力多样化损失,有效提升图像细节并减少伪影。适用于老照片修复、影视制作、医学影像增强等多个领域,具备高性能与低计算成本优势。

Img Upscaler

Imgupscaler 是一个使用人工智能来提高照片质量和分辨率的网站。它可以帮助您改善旧图像或低质量图像的外观,或从您的照片中创建令人惊叹的艺术品。

VideoGigaGAN

VideoGigaGAN是一款由Adobe和马里兰大学的研究人员开发的生成式视频超分辨率模型。该模型基于GigaGAN图像上采样器,通过流引导特征传播、抗锯齿处理和高频特征穿梭等技术手段,显著提升了视频的分辨率和时间一致性,同时保留了高频细节,改善了整体画质。它适用于视频画质增强、安全监控、视频编辑和后期制作等多个领域。

DeepFloyd

DeepFloyd IF是一个强大的文本到图像生成模型,能够生成高分辨率和逼真度的图像。它结合了先进的语言理解和图像生成技术,提供了多种功能,如超分辨率、风格迁移和零样本学习。

Inf

Inf-DiT是由清华大学与智谱AI联合开发的图像上采样技术,基于扩散模型并引入单向块注意力机制(UniBA),有效降低内存消耗,支持超高分辨率图像生成。其采用扩散变换器(DiT)架构,具备灵活的图像上采样能力,并通过全局图像嵌入和交叉注意力机制增强图像的一致性与质量。该技术适用于设计、影视、印刷及医学等领域,具有广泛的应用前景。

APISR

一个专注于动漫图像超分辨率的项目,旨在恢复和增强来自现实世界场景的低质量、低分辨率动漫图像和视频源。

VISION XL

VISION XL是一款基于潜在扩散模型的视频修复与超分辨率工具,支持视频去模糊、超分辨率提升、视频修复及帧平均等功能。它采用伪批一致性采样、批量一致性反演等技术,显著提高了处理效率和视频质量。VISION XL广泛应用于电影修复、监控视频增强、体育赛事直播等领域,能够满足高质量视频需求。

Vidu Q1

Vidu Q1是清华大学朱军教授团队研发的高可控视频生成模型,支持1080p高清视频生成,具备精准音效控制、多主体一致性调节、局部超分重建等功能。在多项国际评测中表现优异,包括VBench和SuperCLUE榜单均获第一。模型基于扩散模型与U-ViT架构,融合文本、图像和视频信息,适用于影视制作、广告宣传及动画创作等领域。

VideoPoet

VideoPoet是一款基于大模型的AI视频生成工具,支持从文本、图像或视频输入中合成高质量的视频内容及匹配的音频。其核心优势在于多模态大模型设计,能够处理和转换不同类型的输入信号,无需特定数据集或扩散模型即可实现多种风格和动作的视频输出。主要功能包括文本到视频转换、图像到视频动画、视频风格化、视频编辑和扩展、视频到音频转换以及多模态学习等。技术原理涉及多模态输入处理、解码器架构、预训练与任务适应