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par Royalvice · GitHub

ACM Multimedia 2023 : DocDiff : Amélioration de documents via des modèles de diffusion résiduels. Contient également 1597 sceaux rouges dans des scènes chinoises, ainsi que leurs masques binaires correspondants.

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ACM Multimedia 2023 : DocDiff : Amélioration de documents via des modèles de diffusion résiduels. Contient également 1597 sceaux rouges dans des scènes chinoises, ainsi que leurs masques binaires correspondants.

DocDiff compte 350 étoiles sur GitHub. Il a été forké 33 fois. DocDiff est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2023. DocDiff est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : dataset, deblurring, deep-learning, diffusion-models.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que DocDiff ?

ACM Multimedia 2023 : DocDiff : Amélioration de documents via des modèles de diffusion résiduels. Contient également 1597 sceaux rouges dans des scènes chinoises, ainsi que leurs masques binaires correspondants.

DocDiff est-il open source ?

DocDiff est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

DocDiff est-il gratuit ?

Oui. DocDiff est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est DocDiff ?

DocDiff est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage DocDiff est-il écrit ?

DocDiff est écrit principalement en Python.

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