awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

5 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesResolution Upscaling

The use of latent diffusion processes to increase the pixel density and clarity of an image.

Distinct from Latent Diffusion Models: Specifically applies the latent diffusion process to resolution enhancement rather than initial synthesis

Explore 5 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Resolution Upscaling. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Resolution Upscaling GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • sygil-dev/sygil-webuiالصورة الرمزية لـ Sygil-Dev

    Sygil-Dev/sygil-webui

    7,879عرض على GitHub↗

    Sygil-webui is a web interface for Stable Diffusion latent diffusion models, providing a creative suite for text-to-image and text-to-video synthesis. It functions as an image generation tool and a latent diffusion image editor, allowing users to create visuals and video sequences from textual descriptions. The project includes a dedicated model training interface for creating custom textual inversion embeddings, which introduces specific new concepts or styles into the diffusion models. It also features specialized tools for generative image editing, including mask-based inpainting, image-to

    Increases image resolution and removes visual artifacts by leveraging the latent diffusion denoising process.

    Python
    عرض على GitHub↗7,879
  • openai/guided-diffusionالصورة الرمزية لـ openai

    openai/guided-diffusion

    7,395عرض على GitHub↗

    This is a classifier-guided diffusion framework for high-fidelity image generation. It implements a cascaded diffusion pipeline that chains a base diffusion model with a dedicated upsampler to progressively increase image resolution in stages, and uses classifier-guided diffusion sampling to steer the reverse diffusion process toward higher-quality outputs. The framework provides tools for training diffusion models from scratch using distributed processes with gradient accumulation, as well as training classifier models that provide gradient-based guidance during sampling. It supports both un

    Increases image resolution by passing low-resolution inputs through a dedicated diffusion upsampler.

    Python
    عرض على GitHub↗7,395
  • janspiry/image-super-resolution-via-iterative-refinementالصورة الرمزية لـ Janspiry

    Janspiry/Image-Super-Resolution-via-Iterative-Refinement

    3,920عرض على GitHub↗

    هذا المشروع هو إطار عمل للتعلم العميق لتحسين دقة صور الذكاء الاصطناعي وتوليف الوجوه. يوفر نموذج انتشار (Diffusion model) لرفع دقة الصور ومولداً توليدياً لصور الوجوه قادراً على تحويل الصور منخفضة الدقة إلى مخرجات عالية الدقة باستخدام أوزان نماذج مدربة مسبقاً. يستخدم النظام تحسين الانتشار التكراري وأخذ العينات الموجه منخفض الدقة لاستعادة التفاصيل الدقيقة والحدة. يدعم كلاً من توليد الصور غير المشروط، حيث يتم إنشاء الصور من الصفر، وتحسين الدقة الموجه لإعادة بناء الوجوه بدقة عالية. يتضمن المستودع خط معالجة لتدريب نموذج الانتشار مع تدريب موزع متعدد الـ GPU وتهيئة الأوزان المدربة مسبقاً. يتم دعم هذه البيئة من خلال تتبع تجارب النموذج، وتسجيل المقاييس الخارجية، واستئناف النموذج القائم على نقاط التحقق (Checkpoints).

    Increases image resolution and clarity using iterative latent diffusion processes.

    Python
    عرض على GitHub↗3,920
  • jina-ai/discoartالصورة الرمزية لـ jina-ai

    jina-ai/discoart

    3,829عرض على GitHub↗

    Discoart is a diffusion model orchestration framework and distributed GPU generation engine designed to automate and scale image generation workflows across hardware clusters. It functions as a generative AI model API, providing HTTP and gRPC endpoints to trigger and retrieve images from diffusion models as a network service. The system distinguishes itself through a comprehensive task management layer that includes timeline-based prompt and parameter scheduling. It manages the generative art lifecycle by supporting state-based session serialization for recovery, YAML-based configuration mana

    Increases image resolution and clarity by applying latent diffusion processes to sliding windows.

    Pythonclip-guided-diffusioncreative-aicreative-art
    عرض على GitHub↗3,829
  • fudan-generative-vision/hallo2الصورة الرمزية لـ fudan-generative-vision

    fudan-generative-vision/hallo2

    3,713عرض على GitHub↗

    Hallo2 is an AI video generation tool and audio-driven portrait animation framework designed to transform static images into speaking videos. It functions as a portrait image animator that synchronizes a single photo with an audio track to produce high-resolution talking head videos. The system includes a distributed animation trainer for fine-tuning deep learning models using custom datasets and distributed computing resources. It employs hierarchical video generation and temporal consistency modeling to produce long-form character animations that remain stable over extended durations. The

    Applies latent diffusion processes to increase the pixel density and visual clarity of the generated animations.

    Python
    عرض على GitHub↗3,713
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Generative AI Resources
  4. Diffusion & Visual Synthesis Models
  5. Generative Models
  6. Latent Diffusion Models
  7. Resolution Upscaling