%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Openphenom
专为显微图像特征提取设计的通道无关图像编码模型CA-MAE，采用ViT-S/16编码器架构
图像增强
Transformers
TransformersO
recursionpharma
25.51k
11
Swin2sr Realworld Sr X4 64 Bsrgan Psnr
Apache-2.0
Swin2SR是一款基于SwinV2 Transformer的图像超分辨率模型，可实现4倍图像放大，专为真实场景设计。
图像增强 Transformers
TransformersS
caidas
16.40k
16
Flux.1 Dev Controlnet Upscaler
其他
由Jasper研究团队开发的用于低分辨率图像放大的ControlNet模型
图像增强
F
jasperai
11.16k
710
Swin2sr Classical Sr X2 64
Apache-2.0
Swin2SR模型可实现图像2倍超分辨率放大，基于SwinV2 Transformer架构。
图像增强 Transformers
TransformersS
caidas
8,190
35
Yoso Delight V0 4 Base
Apache-2.0
StableDelight 是一个通过消除镜面反射来揭示隐藏纹理的图像处理模型。
图像增强
Y
Stable-X
6,717
17
PMRF Blind Face Image Restoration
MIT
PMRF是一个用于盲人脸图像修复的模型，能够有效修复受损或低质量的人脸图像。
图像增强
P
ohayonguy
3,084
15
Aurasr V2
Apache-2.0
基于GAN的超分辨率技术，用于提升生成图像的质量
图像增强 Transformers 其他
Transformers 其他A
fal
2,284
286
Swin2sr Classical Sr X4 64
Apache-2.0
基于SwinV2 Transformer的图像超分辨率模型，可实现4倍图像放大
图像增强 Transformers
TransformersS
caidas
2,118
2
HVI CIDNet Generalization
MIT
HVI-CIDNet是一种用于低光照图像增强的深度学习模型，基于新的HVI色彩空间设计。
图像增强
H
Fediory
1,107
0
HVI CIDNet SICE
MIT
HVI-CIDNet 是一种用于低光照图像增强的深度学习模型，基于新的色彩空间HVI设计。
图像增强
H
Fediory
640
0
HVI CIDNet LOLv1 Wperc
MIT
HVI-CIDNet 是一种用于低光照图像增强的深度学习模型，基于新的色彩空间 HVI 设计。
图像增强
H
Fediory
503
0
Swin2sr Lightweight X2 64
Apache-2.0
Swin2SR是基于SwinV2 Transformer的图像超分辨率模型，可实现2倍图像放大
图像增强 Transformers
TransformersS
caidas
481
8
HVI CIDNet LOLv2 Real Bestpsnr
MIT
HVI-CIDNet是一种用于低光照图像增强的深度学习模型，基于新的色彩空间HVI设计。
图像增强
H
Fediory
402
0
Compare2score
MIT
Compare2Score是一个用于图像质量评估的模型，通过特定算法为图像提供质量评分。
图像增强 Transformers
TransformersC
q-future
391
4
PURE
PURE是首个采用多模态大型语言模型（MLLM）作为主干网络来解决低级视觉任务的框架。
图像增强
P
nonwhy
326
1
Ltxv Spatial Upscaler 0.9.7
其他
基于扩散模型的视频空间分辨率增强工具，专门针对LTX视频模型生成的潜在视频表示进行超分辨率训练
图像增强 英语
L
Lightricks
316
0
Moonvit SO 400M
MIT
MoonViT是一款原生分辨率的视觉编码器，基于SigLIP-SO-400M进行初始化和持续预训练，适用于图像特征提取任务。
图像增强 Transformers
TransformersM
moonshotai
275
12
HVI CIDNet LOLv2 Real Bestssim
MIT
HVI-CIDNet 是一种用于低光照图像增强的模型，基于新型色彩空间 HVI 设计，旨在提升低光照条件下的图像质量。
图像增强
H
Fediory
256
0
HVI CIDNet Sony Total Dark
MIT
HVI-CIDNet是一种用于低光照图像增强的深度学习模型，基于新的色彩空间HVI设计。
图像增强
Safetensors
SafetensorsH
Fediory
173
0
Swin2sr Compressed Sr X4 48
Apache-2.0
Swin2SR是一款基于SwinV2 Transformer架构的图像超分辨率模型，可实现4倍图像放大，专为压缩图像的超分辨率重建而设计。
图像增强 Transformers
TransformersS
caidas
163
3
HVI CIDNet LOLv2 Syn Wperc
MIT
HVI-CIDNet是一种用于低光照图像增强的模型，基于新的色彩空间HVI设计。
图像增强
H
Fediory
129
0
HVI CIDNet LOL Blur
MIT
HVI-CIDNet是一种用于低光照图像增强的深度学习模型，基于新型色彩空间HVI设计。
图像增强
H
Fediory
123
0
Flux.1 Dev Controlnet Upscaler
其他
由Jasper研究团队开发的用于低分辨率图像放大的ControlNet模型
图像增强
F
R1000
106
3
HVI CIDNet LOLv1 Woperc
MIT
HVI-CIDNet是一种用于低光照图像增强的深度学习模型，基于新型色彩空间HVI设计。
图像增强
H
Fediory
105
0
HVI CIDNet LOLv2 Syn Woperc
MIT
HVI-CIDNet是一种用于低光照图像增强的深度学习模型，基于新型色彩空间HVI设计
图像增强 Safetensors
SafetensorsH
Fediory
102
0
Lowlight Enhance Mirnet
MIRNet是一种全卷积神经网络，专为低光照图像增强任务设计，能够融合多尺度上下文信息并保留高分辨率细节。
图像增强
L
keras-io
86
35
Colorizenet
Apache-2.0
基于ControlNet架构的图像上色模型，能够将黑白图像自动上色
图像增强 英语
C
rsortino
76
68
4x APISR GRL GAN Generator Onnx
Gpl-3.0
基于GAN的4倍超分辨率图像放大模型，兼容Transformers.js
图像增强 Transformers
Transformers4
Xenova
52
10
Swin2sr Classical Sr X2 64
基于Swin2SR架构的经典图像超分辨率模型，可将图像分辨率提升2倍
图像增强 Transformers
TransformersS
Xenova
47
3
Stable Diffusion X4 Upscaler Img2img
基于扩散模型的文本引导潜在超分辨率工具，可将低分辨率图像提升4倍分辨率
图像增强
S
radames
44
18
Low Light Image Enhancement
Apache-2.0
通过深度神经网络估计图像特定的色调曲线来实现低光照图像增强的算法
图像增强
L
keras-io
37
83
Mangalineextraction Hf
MIT
这是一个用于从漫画图像中提取线稿的深度学习模型，兼容Hugging Face transformers库。
图像增强 Transformers 其他
Transformers 其他M
p1atdev
35
6
Openvision Vit Large Patch14 336
Apache-2.0
OpenVision是一个完全开放、经济高效的高级视觉编码器家族，专为多模态学习设计。
图像增强 Transformers
TransformersO
UCSC-VLAA
34
0
X2 Latent Upscaler For Anime
基于潜在扩散的放大模型，可将稳定扩散生成的图像分辨率提升2倍
图像增强
X
alfredplpl
33
1
Hit Srf 4x Df2k
HiT-SR是一种提升基于变换器的超分辨率方法的通用策略，通过改进现有模型结构，在降低计算负担的同时实现更优的超分辨率性能。
图像增强
H
XiangZ
27
0
Swin2sr Compressed Sr X4 48
基于Swin2SR架构的压缩图像超分辨率模型，可将图像分辨率提升4倍
图像增强 Transformers
TransformersS
Xenova
22
1
Super Resolution
MIT
该模型基于Keras教程训练，能够将低分辨率图像提升为高分辨率图像。
图像增强
S
keras-io
21
32
Swin2sr Lightweight X2 64
轻量级的Swin2SR图像超分辨率模型，可将图像分辨率提升2倍
图像增强 Transformers
TransformersS
Xenova
21
0
Swin2sr Classical Sr X4 64
基于Swin2SR架构的经典图像超分辨率模型，可将图像分辨率提升4倍
图像增强 Transformers
TransformersS
Xenova
19
0
Openvision Vit Small Patch16 224
Apache-2.0
OpenVision是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专注于多模态学习。
图像增强
O
UCSC-VLAA
17
0
Openvision Vit Tiny Patch8 384
Apache-2.0
OpenVision是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专注于多模态学习。
图像增强 Transformers
TransformersO
UCSC-VLAA
16
0
Pcsr Carn
一种通过像素级分类实现计算资源自适应分配的高效图像超分辨率方法
图像增强
P
3587jjh
14
1