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+ +--- + \ No newline at end of file diff --git a/feeds/README.md b/feeds/README.md index 516ebc9..6d08a55 100644 --- a/feeds/README.md +++ b/feeds/README.md @@ -11,6 +11,11 @@ https://wangchujiang.com/quick-rss/feed.xml +## [CodeFormer：基于代码查找转换器的盲脸修复工具，专为老照片和破损照片修复设计](https://wangchujiang.com/quick-rss/issue/51.html) + + + +CodeFormer 是一款利用离散代码本先验的创新盲脸修复模型。通过在小型代理空间中学习的代码本，CodeFormer 大大减少了修复过程中常见的不确定性和模糊性。该模型将脸部修复问题转换为代码预测任务，提供了丰富的视觉组件，用于生成高质量的脸部图像。 CodeFormer 采用了基于转换器的预测网络，能够建模低质量脸部图像的全局组成和上下文信息，即使在输入严重退化的情况下，也能够重构出自然的脸 ([#51](https://github.com/jaywcjlove/quick-rss/issues/51) - [@jaywcjlove](https://github.com/jaywcjlove)) ## [Mythic：适用于 macOS 的开源游戏启动器](https://wangchujiang.com/quick-rss/issue/50.html)  diff --git a/feeds/feed.json b/feeds/feed.json index e6ca852..22feaf2 100644 --- a/feeds/feed.json +++ b/feeds/feed.json @@ -10,6 +10,19 @@ "url": "https://wangchujiang.com/" }, "items": [ + { + "id": "51", + "content_html": "CodeFormer 是一款利用离散代码本先验的创新盲脸修复模型。通过在小型代理空间中学习的代码本，CodeFormer 大大减少了修复过程中常见的不确定性和模糊性。该模型将脸部修复问题转换为代码预测任务，提供了丰富的视觉组件，用于生成高质量的脸部图像。
\nCodeFormer 采用了基于转换器的预测网络，能够建模低质量脸部图像的全局组成和上下文信息，即使在输入严重退化的情况下，也能够重构出自然的脸部特征，逼近目标图像。
\n在线体验：https://huggingface.co/spaces/sczhou/CodeFormer
\n为提升对不同退化程度的适应性，CodeFormer 还集成了可控特征变换模块，允许用户在保真度和图像质量之间灵活调节。凭借强大的代码本先验和全局建模能力，CodeFormer 在修复质量和保真度方面均超越了现有方法，展现了卓越的修复效果。
\n通过引入代码查找和全局转换器，CodeFormer 不仅提高了盲脸修复的精确性和自然性，还提供了极大的灵活性，简化了复杂的修复任务，使模型在鲁棒性和表现力上表现出色。
Mythic 是一款独特的开源游戏启动器，专为 macOS 设计，能够运行 Windows 游戏。此外，它还是 Legendary 的图形用户界面前端，完美契合 macOS 的风格与一致性。
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CodeFormer 采用了基于转换器的预测网络，能够建模低质量脸部图像的全局组成和上下文信息，即使在输入严重退化的情况下，也能够重构出自然的脸部特征，逼近目标图像。
+在线体验：https://huggingface.co/spaces/sczhou/CodeFormer
+为提升对不同退化程度的适应性，CodeFormer 还集成了可控特征变换模块，允许用户在保真度和图像质量之间灵活调节。凭借强大的代码本先验和全局建模能力，CodeFormer 在修复质量和保真度方面均超越了现有方法，展现了卓越的修复效果。
+通过引入代码查找和全局转换器，CodeFormer 不仅提高了盲脸修复的精确性和自然性，还提供了极大的灵活性，简化了复杂的修复任务，使模型在鲁棒性和表现力上表现出色。
CodeFormer 是一款利用离散代码本先验的创新盲脸修复模型。通过在小型代理空间中学习的代码本，CodeFormer 大大减少了修复过程中常见的不确定性和模糊性。该模型将脸部修复问题转换为代码预测任务，提供了丰富的视觉组件，用于生成高质量的脸部图像。
\nCodeFormer 采用了基于转换器的预测网络，能够建模低质量脸部图像的全局组成和上下文信息，即使在输入严重退化的情况下，也能够重构出自然的脸部特征，逼近目标图像。
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\n通过引入代码查找和全局转换器，CodeFormer 不仅提高了盲脸修复的精确性和自然性，还提供了极大的灵活性，简化了复杂的修复任务，使模型在鲁棒性和表现力上表现出色。
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+在线体验：https://huggingface.co/spaces/sczhou/CodeFormer
+为提升对不同退化程度的适应性，CodeFormer 还集成了可控特征变换模块，允许用户在保真度和图像质量之间灵活调节。凭借强大的代码本先验和全局建模能力，CodeFormer 在修复质量和保真度方面均超越了现有方法，展现了卓越的修复效果。
+通过引入代码查找和全局转换器，CodeFormer 不仅提高了盲脸修复的精确性和自然性，还提供了极大的灵活性，简化了复杂的修复任务，使模型在鲁棒性和表现力上表现出色。
CodeFormer 是一款利用离散代码本先验的创新盲脸修复模型。通过在小型代理空间中学习的代码本，CodeFormer 大大减少了修复过程中常见的不确定性和模糊性。该模型将脸部修复问题转换为代码预测任务，提供了丰富的视觉组件，用于生成高质量的脸部图像。
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\n为提升对不同退化程度的适应性，CodeFormer 还集成了可控特征变换模块，允许用户在保真度和图像质量之间灵活调节。凭借强大的代码本先验和全局建模能力，CodeFormer 在修复质量和保真度方面均超越了现有方法，展现了卓越的修复效果。
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