超解像・アップスケーリング¶
画像・2Dアート
オープンソース¶
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APISR AIが発見
2024
アニメの制作ワークフローを分析し、実世界の低品質・低解像度なアニメ画像や映像を復元・高画質化するために設計された超解像モデル。
animecvprsuper-resolutionupscaling -
AuraSR AIが発見
2024
生成された画像のアップスケーリング向けに設計されたGANベースの超解像モデルで、GigaGANアーキテクチャを応用している。
gangigagansuper-resolutionupscaling -
Clarity AI Upscaler AIが発見
2024
Magnific AIの無料の代替手段として設計されたオープンソースのAI画像アップスケーラーおよびエンハンサー。高解像度の画像生成と詳細の強化をサポートします。
diffusionenhancermagnificupscaler -
DRCT: Saving Image Super-resolution away from Information Bottleneck AIが発見
2024
深層ネットワークにおける情報ボトルネックを緩和するために設計された、密な関係接続とビジョントランスフォーマーに基づく最先端の画像超解像モデル。
ntiresuper-resolutiontransformer -
HiT-SR: Hierarchical Transformer for Efficient Image Super-Resolution AIが発見
2024
Transformerベースのネットワークを階層型Transformerに変換する、効率的な画像超解像フレームワーク。固定された小さなウィンドウを拡張する階層型ウィンドウに置き換えることで、線形計算量でマルチスケール特徴を捉え、長距離の依存関係を構築します。
efficientsuper-resolutiontransformerupscaling -
MambaIR AIが発見
2024
MambaIRは、Mambaの線形計算量を活用して長距離の依存関係を捉える、画像復元および超解像のための状態空間モデル（SSM）ベースラインです。従来のCNNやTransformerアーキテクチャにおける、グローバルな受容野と計算効率のトレードオフを解決します。
mambastate-space-modelsuper-resolutionupscaling -
MambaIRv2 AIが発見
2024
状態空間モデル（Mamba）に非因果的モデリング機能を備えた、高度な画像修復および超解像モデル。バニラMambaの因果的スキャンの制限を克服し、空間ピクセルを完全に活用して最先端の修復品質を実現します。
mambarestorationstate-space-modelupscaling -
neosr AIが発見
2024
実世界の単一画像超解像モデルをトレーニングするためのオープンソースのフレームワーク。高速なトレーニング反復、低いGPU要件、写真やアニメの実用的な復元に最適化されている。
animesuper-resolutiontraining-frameworkupscaling -
OSEDiff: One-Step Effective Diffusion Network for Real-World Image Super-Resolution AIが発見
2024
推論ステップ数を削減し、確率性を制御することで、高品質で一貫した詳細を生成する、実世界画像超解像のための効率的な1ステップ拡散ネットワーク。
diffusionneuripsone-stepsuper-resolution -
PiSA-SR: Pixel-level and Semantic-level Adjustable Super-resolution: A Dual-LoRA Approach AIが発見
2024
推論時にピクセルレベルの忠実度とセマンティックレベルの知覚品質を分離・調整するために、Dual-LoRAアプローチを採用した拡散ベースの超解像フレームワーク。
cvprdiffusionlorasuper-resolution -
SeD AIが発見
2024
敵対的生成ネットワーク（GAN）ベースの画像超解像のためのセマンティック認識型識別器フレームワーク。識別器をガイドするためにセマンティック事前分布を組み込むことで、仮想的なテクスチャを抑制し、再構成された画像の知覚的品質を向上させます。
gansemanticsuper-resolution -
StableSR: Exploiting Diffusion Prior for Real-World Image Super-Resolution AIが発見
2024
Stable Diffusionの生成的な事前知識を活用し、高忠実度かつ任意のスケールでのアップスケーリングを実現する汎用的な画像超解像手法。
diffusionijcvstable-diffusionsuper-resolution -
SUPIR AIが発見
2024
大規模な生成モデルの事前知識とモデルスケーリングを活用し、極めてリアルな高画質化を実現する画期的な画像復元・超解像手法。
diffusionrestorationsdxlupscaling -
TSD-SR AIが発見
2024
Target Score Distillation（ターゲットスコア蒸留）とDistribution-Aware Sampling Module（分布認識サンプリングモジュール）を利用して、高速な推論で高品質な復元を実現する、実世界画像超解像向けワンステップ拡散フレームワーク。
diffusiondistillationone-stepsuper-resolution -
CCSR AIが発見
2023
拡散モデルベースの超解像手法で、生成プロセスの高速化を図りつつ、アップスケーリングされた画像のコンテンツの一貫性と安定性を向上させる。
consistencydiffusionsuper-resolution -
DAT AIが発見
2023
空間次元とチャネル次元にわたって特徴を統合し、強力な表現能力を獲得する画像超解像向けのトランスフォーマーモデル。
attentionsuper-resolutiontransformer -
DiffBIR AIが発見
2023
生成ディフュージョン事前分布を活用した、汎用的なブラインド画像復元および超解像フレームワーク。復元プロセスを劣化除去と詳細再生成の2段階に分離することで、複雑な現実世界の画像劣化に対応します。
diffusionrestorationsuper-resolution -
HAT AIが発見
2023
Hybrid Attention Transformer (HAT)は、チャネルアテンションとウィンドウベースのセルフアテンションを組み合わせることで、より多くの入力ピクセルを活性化し、高品質な画像復元および超解像を実現します。低レベルビジョンタスクにおけるTransformerアーキテクチャの可能性を効果的に引き出します。
attentionsuper-resolutiontransformerupscaling -
OmniSR AIが発見
2023
全方位的なセルフアテンションと密な相互作用の原理を用い、低い計算コストで高品質なアップスケーリングを実現する軽量な画像超解像フレームワーク。
attentionlightweightsuper-resolution -
PASD AIが発見
2023
リアルな画像超解像およびパーソナライズされたスタイル変換のために設計された、ピクセル認識型のStable Diffusionフレームワーク。強力な生成事前分布を活用しつつ、忠実なピクセル単位の画像構造を維持するためのピクセル認識型アテンション機構を導入しています。
diffusionstable-diffusionsuper-resolution -
ResShift AIが発見
2023
残差シフト機構を用いることで、推論時に必要なサンプリングステップ数を大幅に削減する、効率的な画像超解像向け拡散モデル。
diffusionefficientsuper-resolution -
SeeSR AIが発見
2023
拡散モデルベースのアップスケーリングにおいて、劣化に強いプロンプト抽出器を用いてセマンティックな忠実度を維持する、意味理解を伴う実世界画像超解像手法。
diffusionsemanticssuper-resolution -
SinSR AIが発見
2023
多ステップの拡散モデルを蒸留することにより、単一のステップで高品質なアップスケーリングを実現する、拡散ベースの画像超解像手法。
diffusiondistillationone-stepsuper-resolution -
SRFormer AIが発見
2023
SRFormerは、計算コストを大幅に削減しつつ、Transformerベースの画像超解像モデルにおいて広範囲のセルフアテンションを可能にするPermuted Self-Attention（PSA）を導入します。古典的、軽量、および実世界の画像超解像タスクにおいて、最先端の性能を達成しています。
attentionsuper-resolutiontransformerupscaling -
StableSR AIが発見
2023
事前学習済みのテキスト画像生成拡散モデルの生成能力を活用し、忠実度を保ちながら実世界のブラインド画像超解像を行う手法。
diffusionstable-diffusionsuper-resolution -
AnimeSR: Learning Real-World Super-Resolution Models for Animation Videos AIが発見
2022
アニメ動画向けに特別に設計された実世界超解像モデル。実際の低品質なアニメ動画から劣化オペレータを学習し、現実的な訓練データを合成する。
animesuper-resolutionvideo-sr -
HAT AIが発見
2022
チャネルアテンションとウィンドウベースのセルフアテンションを組み合わせ、より多くの入力ピクセルを活性化させて高精度な再構成を行うハイブリッドアテンショントランスフォーマー。
attentionsuper-resolutiontransformer -
Real-CUGAN AIが発見
2022
Bilibili AI Labによって開発されたアニメ特化型の超解像モデルで、アニメ風イラストや映像フレームの復元と高画質化に最適化されている。
animesuper-resolutionupscaling -
Swin2SR: SwinV2 Transformer for Compressed Image Super-Resolution and Restoration AIが発見
2022
圧縮画像やゲームテクスチャ向けに最適化された、SwinV2 Transformerに基づく画像復元および超解像モデル。
compressioneccvsuper-resolutiontransformer -
2022
Real-ESRGANなどを基盤とする、無料でクロスプラットフォームのAI画像アップスケール用デスクトップGUI。テクスチャやイラストの一括アップスケールに便利なフロントエンド。
desktopreal-esrganupscaling -
2021
劣化画像から写実的な顔のディテールを復元するTencent ARCのブラインド顔復元モデル。アップスケーラーと組み合わせ、ポートレートやキャラクターアートの仕上げに使われる。
face-restorationgan -
2021
実用的なブラインド超解像モデル。アニメ専用モデルも提供され、線のシャープさを保ちつつテクスチャやアニメフレームのアップスケールに広く使われる。
animerestorationupscaling -
Restormer AIが発見
2021
高解像度画像復元向けに設計された効率的なトランスフォーマーモデルで、局所的および大域的な特徴を捉え、超解像やブレ除去、ノイズ除去に対応する。
efficientrestorationsuper-resolutiontransformer -
SwinIR AIが発見
2021
Swin Transformerをベースにした非常に影響力のある画像復元モデルで、超解像、ノイズ除去、圧縮アーティファクト削減において優れた性能を発揮する。
restorationsuper-resolutionswintransformer -
Anime4K AIが発見
2019
アニメ映像の再生向けに設計された、高品質かつリアルタイムで動作する超解像・アップスケーリングアルゴリズム。
animereal-timeupscalingvideo -
2015
アニメ調イラストに特化したCNNベースの超解像・ノイズ除去。イラストやアニメ静止画のアップスケールにおける定番のベースライン。
animeupscaling
商用・業界ツール¶
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Krea AI AIが発見
2023
微細なディテールやテクスチャを復元しながら、画像を最大22K解像度までアップスケーリングできる強力なリアルタイムアップスケーラーおよびエンハンサーを備えたクリエイティブAIスイート。
enhancerproprietaryreal-timeupscaler -
Krea AI Upscaler AIが発見
2023
Krea AIは、強力なリアルタイムアップスケーラーおよびエンハンサーを備えた包括的なクリエイティブAIスイートです。フォトリアルなディテールを追加しながら、画像の解像度をインテリジェントに最大22Kまで向上させ、コンセプトアートや制作ワークフローに非常に適しています。
proprietaryreal-timesuper-resolutionupscaling -
Magnific AI AIが発見
2023
画像やイラストに高解像度のディテール、テクスチャ、鮮明さをインテリジェントに追加する、プレミアムな生成AIアップスケーラーおよびエンハンサー。
enhancergenerativeproprietaryupscaler -
Topaz Gigapixel AI AIが発見
2018
画像のアップスケーリングと超解像のための業界標準のプロプライエタリなデスクトップアプリケーション。多様なデータセットでトレーニングされたディープラーニングモデルを使用し、画像を最大600%拡大しながら、リアルなディテールと鮮明さを追加します。
desktopproprietarysuper-resolutionupscaling
