DocDiff
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.
Melhore documentos reduzindo borrões, ruídos e outras imperfeições usando um modelo de IA especializado.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserACM 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 tem 349 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.
O que é DocDiff?
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 de código aberto?
DocDiff é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
DocDiff é gratuito?
Sim. DocDiff é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está DocDiff?
DocDiff está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem DocDiff está escrito?
DocDiff é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/royalvice-docdiff.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.