ACM Multimedia 2023: DocDiff: Miglioramento dei documenti tramite modelli di diffusione residui. Contiene anche 1597 sigilli rossi in scene cinesi, insieme ai loro corrispondenti maschere binarie.
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DocDiff ha 350 stelle su GitHub. È stato forkato 33 volte. DocDiff è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2023. DocDiff è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: dataset, deblurring, deep-learning, diffusion-models.
ACM Multimedia 2023: DocDiff: Miglioramento dei documenti tramite modelli di diffusione residui. Contiene anche 1597 sigilli rossi in scene cinesi, insieme ai loro corrispondenti maschere binarie.
DocDiff è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
Sì. DocDiff è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
DocDiff è disponibile con licenza MIT.
DocDiff è scritto principalmente in Python.
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[](https://olud.ai/project/royalvice-docdiff.html)