GFPGAN 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
GFPGAN aims at developing Practical Algorithms for Real-world Face Restoration.
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
GFPGAN 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
GFPGAN aims at developing Practical Algorithms for Real-world Face Restoration.
Real-ESRGAN 是用 Python 编写的学习资料,用于算法与数据结构学习。
Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration.
waifu2x 是用 Lua 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Image Super-Resolution for Anime-Style Art
Anime4K 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
A High-Quality Real Time Upscaler for Anime Video
CodeFormer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
[NeurIPS 2022] Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer
Waifu2x-Extension-GUI 是用 C++ 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Video, Image and GIF upscale/enlarge(Super-Resolution) and Video frame interpolation. Achieved with Waifu2x, Real-ESRGAN, Real-CUGAN, RTX Video Sup…
Magpie 是用 HLSL 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
A general-purpose window upscaler for Windows 10/11.
Final2x 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打跨平台。
a cross-platform image super-resolution tool
A free and open-source inpainting & image-upscaling tool powered by webgpu and wasm on the browser。| 基于 Webgpu 技术和 was…
A free and open-source inpainting & image-upscaling tool powered by webgpu and wasm on the browser。| 基于 Webgpu 技术和 wasm 技术的免费开源 inpainting & image…
SUPIR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
SUPIR aims at developing Practical Algorithms for Photo-Realistic Image Restoration In the Wild. Our new online demo is also released at suppixel.ai.
Image-Super-Resolution-via-Iterative-Refinement 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Unofficial implementation of Image Super-Resolution via Iterative Refinement by Pytorch
nunif 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Misc; latest version of waifu2x; 2D video to stereo 3D video conversion
SRGAN 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network
SinGAN 是用 Python 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
Official pytorch implementation of the paper: "SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image"
StableSR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[IJCV2024] Exploiting Diffusion Prior for Real-World Image Super-Resolution
awesome-gan-for-medical-imaging 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome GAN for Medical Imaging
Real-ESRGAN-ncnn-vulkan 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
NCNN implementation of Real-ESRGAN. Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image Restoration.
RealSR-NCNN-Android 是用 C++ 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
An Android application for super-resolution & interpolation. Contains RealSR-NCNN, SRMD-NCNN, RealCUGAN-NCNN, Real-ESRGAN-NCNN, Waifu2x-NCNN, Anime4…
carefree-creator 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
AI magics meet Infinite draw board.
DnCNN 是用 MATLAB 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising (TIP, 2017)
SuperImage 是用 Kotlin 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Sharpen your low-resolution pictures with the power of AI upscaling
VRT 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
VRT: A Video Restoration Transformer (official repository)
实用、美观的 Real-ESRGAN 图形界面,同时支持 Windows、Ubuntu 和 macOS 平台。现在也支持 Real-CUGAN 了!(Cross-platform GUI for image upscaler Real-…
实用、美观的 Real-ESRGAN 图形界面,同时支持 Windows、Ubuntu 和 macOS 平台。现在也支持 Real-CUGAN 了!(Cross-platform GUI for image upscaler Real-ESRGAN with additional feature…
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,980 个,本站已收录 65,707 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。