这个资源库是SwinIR的官方PyTorch实现：使用移窗变换器修复图像（arxiv，supp，预训练模型，视觉结果）。SwinIR 在以下方面实现了最先进的性能。
- 二次元/轻量级/真实世界的图像SR
- 灰度/彩色图像去噪
- 减少 JPEG 压缩伪影
| Real-World Image (x4) | BSRGAN, ICCV2021 | Real-ESRGAN | SwinIR (ours) | SwinIR-Large (ours) |
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训练
使用过的训练和测试集可以下载如下：
| 任务 | 训练集 | 测试集 | 视觉结果 |
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| 经典/轻量级图像 SR | DIV2K（800 张训练图像）或 DIV2K + Flickr2K（2650 张图像） | Set5 + Set14 + BSD100 + Urban100 + Manga109 全部下载 | 这里 |
| 真实世界图像SR | SwinIR-M（中等尺寸）：DIV2K（800 张训练图像）+ Flickr2K（2650 张图像）+ OST（替代链接，10324 张天空、水、草、山、建筑、植物、动物图像） SwinIR-L（大尺寸） ：DIV2K + Flickr2K + OST + WED（4744 张图像）+ FFHQ（前 2000 张图像，人脸）+ Manga109（漫画）+ SCUT-CTW1500（前 100 张训练图像，文本） |
RealSRSet+5images | 这里 |
| 彩色/灰度图像去噪 | DIV2K（800 张训练图像）+ Flickr2K（2650 张图像）+ BSD500（400 张训练和测试图像）+ WED（4744 张图像） | 灰度：Set12 + BSD68 + Urban100 颜色：CBSD68 + Kodak24 + McMaster + Urban100 下载全部 |
这里 |
| JPEG 压缩伪影减少 | DIV2K（800 张训练图像）+ Flickr2K（2650 张图像）+ BSD500（400 张训练和测试图像）+ WED（4744 张图像） | 灰度：Classic5+LIVE1 下载全部 | 这里 |
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SWinIR实战 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.10257.pdf 预训练模型下载：https://github.com/JingyunLiang/SwinIR/releases 训练代码下载：https://github.com/cszn/KAIR 测试：https://github.com/JingyunLiang/SwinIR 摘要 图像恢复是一个长期存在的
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使用各种 Photoshop 工具，您可以轻松地修复污点、美白牙齿、修正红眼以及修复图像中的许多其它缺陷。 注意:Photoshop 不支持打开和编辑纸币或钞票图片。请参阅防伪系统 (CDS)。 关于仿制源面板 “仿制源”面板（“窗口”>“仿制源”）具有用于仿制图章工具或修复画笔工具的选项。您可以设置五个不同的样本源并快速选择所需的样本源，而不用在每次更改为不同的样本源时重新取样。您可以查看样本源
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介绍 针对awt中图片处理进行封装，这些封装包括：缩放、裁剪、转为黑白、加水印等操作。 方法介绍 scale 缩放图片 提供两种重载方法：其中一个是按照长宽缩放，另一种是按照比例缩放。 ImgUtil.scale( FileUtil.file("d:/face.jpg"), FileUtil.file("d:/face_result.jpg"), 0.5f//缩放比例
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通过人工智能技术对图像指定区域进行修复，不论是文字水印，还是logo水印。1秒恢复加水印前的样子。 图像修复API调用示例代码 github地址: https://github.com/picup-shop Python PHP Java Objective-c import requests requestBody = { { "base64": "/9j/4AAQSkZJRgABAQEA
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本文向大家介绍python实现的jpg格式图片修复代码，包括了python实现的jpg格式图片修复代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 最近为客户修复损坏的jpg写的，效果还可以，但不保证适用任何情况。 如果你有损坏照片，不妨试一试，如果可以使用给我留个言哦。 使用方法很简单，上面代码另存为jpg_fix.py，再从命令行里输入 ABC.jpg就是你要修复的图片（注意：修复前请自行备份）
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目标 在这一章当中， 我们将学习如何通过一种叫做 图像修复（inpainting）的方法来去除旧照片中的小噪音，划痕等等 我们将看到 OpenCV 中的功能。 基础知识 你们大多数人会在家里看到一些老旧的照片，上面有一些黑点，一些划痕等等。你有没有想过去修复它？我们不能简单地在绘画工具中抹去它们，因为它只是用白色的结构来代替黑色的结构，这是没有用的。在这些情况下，使用了一种称为图像修复的技术。基本
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我该怎么修好它？请帮忙