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本站收录 10 个带「image-restoration」标签的 AI 开源项目
SeedVR2SeedVR2 是一个基于扩散对抗后训练的一步式视频修复项目，旨在解决传统视频修复方法需要多步采样、计算量大且难以处理真实世界复杂退化的问题。它采用扩散Tran★ 890
4KAgent4KAgent 是一个基于智能体（Agent）的任意图像 4K 超分辨率开源项目，发表于 NeurIPS 2025。它解决传统超分模型对输入图像类型敏感、难以处★ 831
Awesome-CVPR2024-Low-Level-Vision这是一个CVPR顶会论文合集项目，专门收集CVPR 2024/2023/2022中关于底层视觉（Low-Level Vision）方向的研究论文和开源代码。底层★ 658
Robust-U1Robust-U1 是 ICML 2026 论文的官方实现，聚焦多模态大语言模型（MLLMs）在视觉内容受损时的自恢复能力。它解决的是现实场景中图像被噪声、遮挡★ 499
Awesome-ICCV2023-Low-Level-Vision这是一个整理ICCV 2023及2021低层视觉（Low-Level Vision）方向论文与代码的精选列表，涵盖去模糊、去噪、图像增强、修复、超分辨率等子领域★ 194
Awesome-ECCV2022-Low-Level-Vision这是一个汇集ECCV 2022会议中低层视觉方向论文与代码的精选列表，覆盖图像恢复、增强、去模糊、去噪、插帧等子领域。它解决了研究者难以系统追踪顶级会议最新成果★ 170
PNGANPNGAN是一个基于像素级噪声感知对抗训练的真实噪声图像生成工具，源自NeurIPS 2021论文。它解决的是真实图像去噪领域缺乏真实噪声数据的问题，核心能力是★ 146
pyxuPyxu是一个专注于计算成像的Python开源库，旨在提供模块化、可扩展的成像算法开发框架。它解决的是传统成像算法实现中代码复用性差、难以扩展到大规模数据或GP★ 142
UCDIRUCDIR 是一个基于扩散模型的统一条件框架，用于图像恢复任务。它旨在解决传统图像恢复方法针对不同退化类型（如去噪、去模糊、超分辨率等）需要单独训练模型的问题，★ 96
CWRCWR 是一个基于对比学习的水下图像复原开源项目，对应 IGARSS 2021 口头报告论文。它解决水下图像因光吸收和散射导致的颜色失真、对比度低、细节模糊等问★ 92