【深度学习】DreamClear：提升图片分辨率的模型
基于PixArt-XL-2模型，效果很好。
DreamClear：高容量真实世界图像修复与隐私安全数据集构建
在图像修复领域，处理真实世界中的低质量（Low-Quality, LQ）图像并恢复其高质量（High-Quality, HQ）版本一直是一个具有挑战性的任务。今天，我们将介绍一个最新的开源项目——DreamClear，它不仅在图像修复能力上表现出色，还在数据集构建过程中注重隐私保护。
项目简介
https://github.com/shallowdream204/DreamClear
DreamClear 是由 shallowdream204 发布的一个开源项目，旨在通过高容量的模型和隐私安全的数据集构建方法，实现真实世界图像的高效修复。该项目在 NeurIPS 2024 上发表，论文题为《DreamClear: High-Capacity Real-World Image Restoration with Privacy-Safe Dataset Curation》。
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原文地址：https://blog.csdn.net/x1131230123/article/details/143427248
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