Inicio› Proyectos› swin2sr
swin2sr

swin2sr

por mv-lab · GitHub

[ECCV] Swin2SR: Transformador SwinV2 para superresolución y restauración de imágenes comprimidas. Taller de Avances en Manipulación de Imágenes (AIM) ECCV 2022. ¡Pruébalo! más de 3.3M de ejecuciones https://replicate.com/mv-lab/swin2sr

# compression# compression-artifact-reduction# computer-vision# deblocking# deep-learning
Ver en GitHub
En palabras simples

Mejora la calidad de imágenes comprimidas restaurando detalles y reduciendo artefactos utilizando un modelo de red neuronal.

⭐ Estrellas
690
🍴 Ramas
82
🔥 Tendencias
+1 esta semana
📜 Licencia
Apache-2.0
Uso comercial permitido
📅 Creado
2022
🔄 Último commit
1 yr ago
🏷️ Categoría
compression
💻 Lenguaje
Python
¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
swin2sr — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
690689
2026-07-202026-07-29
📈 Sigue swin2sr

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

[ECCV] Swin2SR: Transformador SwinV2 para superresolución y restauración de imágenes comprimidas. Taller de Avances en Manipulación de Imágenes (AIM) ECCV 2022. ¡Pruébalo! más de 3.3M de ejecuciones https://replicate.com/mv-lab/swin2sr

swin2sr tiene 690 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 82 veces. swin2sr está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2022. swin2sr está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: compression, compression-artifact-reduction, computer-vision, deblocking.

❓ Frequently asked questions

¿Qué es swin2sr?

[ECCV] Swin2SR: Transformador SwinV2 para superresolución y restauración de imágenes comprimidas. Taller de Avances en Manipulación de Imágenes (AIM) ECCV 2022. ¡Pruébalo! más de 3.3M de ejecuciones https://replicate.com/mv-lab/swin2sr

¿swin2sr es de código abierto?

swin2sr es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.

¿swin2sr es gratis?

Sí. swin2sr es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está swin2sr?

swin2sr está disponible bajo la licencia Apache-2.0.

¿En qué lenguaje está escrito swin2sr?

swin2sr está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
OpenSourceAI badge — swin2sr

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=mv-lab-swin2sr)](https://opensourceai.tech/project/mv-lab-swin2sr.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →
MIRNet
[ECCV 2020] Aprendiendo Características Enriquecidas para Restauración y Mejora de Imágenes Rea…
★ 724 · attention-mechanism
comparteimage-denoisinglow-level-vision
AISP
Procesamiento de Señal de Imagen AI y Fotografía Computacional. Biblioteca oficial para los Des…
★ 586 · camera
compartentiredenoising
headroom
Comprime las salidas de herramientas, registros, archivos y fragmentos de RAG antes de que lleg…
★ 63k · agent
DeepSpeed
DeepSpeed es una biblioteca de optimización de aprendizaje profundo que facilita el entrenamien…
★ 42.8k · billion-parameters
PaddleNLP
Biblioteca LLM y SLM fácil de usar y poderosa con un increíble zoológico de modelos.
★ 13k · bert
SimpleMem
SimpleMem: Memoria Eficiente de Larga Duración para Agentes LLM — Texto y Multimodal
★ 3.7k · agent
vortex
Un marco extensible y de vanguardia para compresión columnar, y el formato de archivo columnar…
★ 3.1k · array
aimet
AIMET es una biblioteca que proporciona técnicas avanzadas de cuantización y compresión para mo…
★ 2.7k · auto-ml
bolt
Operaciones de matrices y vectores 10 veces más rápidas
★ 2.5k · compression
Awesome-Efficient-LLM
Una lista curada para Modelos de Lenguaje Grande Eficientes
★ 2k · compression

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.