ACM Multimedia 2023: DocDiff: Aprimoramento de Documentos via Modelos de Difusão Residual. Também contém 1597 selos vermelhos em cenas chinesas, junto com suas respectivas máscaras binárias.
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DocDiff tem 350 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 33 vezes. DocDiff é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2023. DocDiff está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: dataset, deblurring, deep-learning, diffusion-models.
ACM Multimedia 2023: DocDiff: Aprimoramento de Documentos via Modelos de Difusão Residual. Também contém 1597 selos vermelhos em cenas chinesas, junto com suas respectivas máscaras binárias.
DocDiff é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
Sim. DocDiff é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
DocDiff está disponível sob a licença MIT.
DocDiff é escrito principalmente em Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/royalvice-docdiff.html)