DiffPIR
"Modelos de Difusión de Denoising para Restauración de Imágenes Plug-and-Play", Yuanzhi Zhu, Kai Zhang, Jingyun Liang, Jiezhang Cao, Bihan Wen, Radu Timofte, Luc Van Gool.
Restaura imágenes utilizando técnicas avanzadas sin necesidad de entrenar modelos tú mismo.
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DiffPIR tiene 498 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 51 veces. DiffPIR está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2022. DiffPIR está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: diffusion-models, image-reatoration, training-free.
¿Qué es DiffPIR?
"Modelos de Difusión de Denoising para Restauración de Imágenes Plug-and-Play", Yuanzhi Zhu, Kai Zhang, Jingyun Liang, Jiezhang Cao, Bihan Wen, Radu Timofte, Luc Van Gool.
¿DiffPIR es de código abierto?
DiffPIR es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿DiffPIR es gratis?
Sí. DiffPIR es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está DiffPIR?
DiffPIR está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito DiffPIR?
DiffPIR está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/yuanzhi-zhu-diffpir.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.