登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
摘要： 本文提出BMCNet，一种用于事件流超分辨率（ESR）的双流解耦网络，通过独立处理正负事件并设计双边信息交换模块（BIE）实现特征互补。传统方法混合处理正负事件导致边缘模糊，而BMCNet将二者解耦为独立分支，利用BIE在通道维度交互全局结构信息，增强细节恢复能力。实验表明，该方法在真实与合成数据集上性能提升超11%，且BIE模块可扩展至多模态任务。代码已开源。 （字数：149）
基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度参考文献：基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度主要内容：代码针对 P2G-CCS 耦合和燃气掺氢子系统，建立了掺氢燃气轮机、掺氢燃气锅炉、两段式电转气和碳捕集系统的数学模型；其次，在低碳政策层面，建立了阶梯碳交易模型对系统碳排放进行约束；最后，在建模基础上，提出了以碳交易成本、购气和煤耗成本、碳封存成本、机
前言英伟达推出的平台：omniverse出了一个新的插件，可以上传一张2D的大头照，快速生成一个3D数字人。我下载软件、下载插件后，测试了该功能，决定写遇到的一些问题和经验总结。硬件要求配置要求：-英特尔i5双核或更高版本-16 RAM或更高-SSD, 10GB或更高可用硬盘空间-显卡：NVIDIA GeForce GTX 900系列-AMD Radeon R7 300系列-视频内存：4GB RA
Hunyuan3D 2.0，这是一种先进的大规模3D合成系统，用于生成高分辨率纹理3D资产。该系统包括两个基础组件：大规模形状生成模型Hunyuan3D-DiT和大规模纹理合成模型Hunyuan3D-Paint。形状生成模型基于可扩展的基于流的扩散变换器，旨在创建与给定条件图像正确对齐的几何形状，为下游应用奠定坚实的基础。纹理合成模型受益于强大的几何和扩散先验，可以为生成的或手工制作的网格生成高分
BSConv 是原始深度可分离卷积（DSConv）的改进变体，能更好地利用卷积核内相关性实现高效的卷积分离 ，本文的研究验证了 BSConv 对高效超分辨率任务的有效性。（更高的 PSNR/SSIM 和更好的视觉效果）。此外，BSRN 集成了 PyTorch 框架，并利用了 BasicSR，这是一个强大的图像超分辨率工具包，提供了一系列预处理和后处理功能，以及全面的训练和测试支持。：蓝图可分离卷积
本文提出LSRNA框架，通过将超分辨率过程转移到隐空间，显著提升扩散模型生成高分辨率图像的效率。核心创新包括：1) 轻量级隐空间超分网络(LSR)快速放大潜变量；2) 频率感知噪声对齐(NA)模块解决分布不匹配问题。实验表明，该方法在生成4K图像时比现有技术快3倍，同时避免结构崩坏和重复纹理问题。LSRNA可无缝集成到现有扩散模型中，为高分辨率图像生成提供高效解决方案。
图像超分辨率模型：SRResNet / SRGAN、ESRGAN、SRDenseNet、LapSRN、RDN，自用学习笔记，包含模型介绍、模型流程和模型实现代码
深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑的神经网络结构，通过多层非线性变换模型，从数据中自动学习特征表示。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像处理领域取得了显著的成果，能够处理复杂的图像复原任务，如去噪、超分辨率、去模糊等。# 均方误差损失函数# 结构相似性指数损失函数# 感知损失函数loss = 0# 创建模型实例# 定义优化器# 定义损失函数在图像处理领域，逆滤波算法一直是复原模糊图
MATLAB/Simulink汽车电动助力转向模型EPS模型模型包括整车二自由度模型，eps模型，上下转向柱模型，包括公式，整车参数，匹配计算，word文档，模型，使用说明电动助力转向系统控制系统电动助力转向系统被控系统逻辑门限值控制算法控制策略软件在环仿真测试详细计算步骤，公式搭建过程，仿真分析结果资料齐全，参数具备，完整过程。在汽车工程领域，电动助力转向（EPS）系统极大地提升了驾驶的舒适性与
轨迹跟踪CarSimMATLAB联合仿真模型预测控制横纵向协同控制【打包文件包括】-CarSim车型文件.cpar-MPC车速跟踪算法MPC_LongControl_Dyn_Alg.m-MPC横向路径跟踪算法MPC_LateralControl_Dyn_Alg_DLC3888.m-Simulink系统文件MPC_LateralControl_Dyn.slx-自己录制的CarSimMATLAB联合仿
MATLAB代码：高压直流输电关键词：MMC- HVDC，预测控制，电容均压两端MMC- HVDC输电模型是基于MAT LAB/simulink软件搭建的。下图的第一个和第二个模块分别是两侧的MMC模型，该模型的控制使用的是MPC控制策略，控制器是用C代码写的。同时，控制模型中用了电容电压均压策略。该模型的电压等级是20kV,上下子模块数量各10个，第3-5分别是三相电容电压的波形，其基本在2KV
CA法模拟动态再结晶，晶粒正常长大，利用元胞自动机生成拓扑晶粒模型，参数可调。元胞胞自动机模拟动态再结晶母相晶粒生成。本程序基于曲率驱动机制以及热激活机制，matlab编写，本程序模拟奥氏体晶粒正常长大过程。程序均有注释，仅作学习交流使用这段程序主要是用于生成晶粒取向随机分布的均匀化晶粒组织。程序的主要流程如下：1. 用户输入元胞空间大小（Nx和Ny）、形核点数目（numnucl）和随机数种子（m
《Video Diffusion Models》论文开创性地将扩散模型从图像生成拓展到视频领域。通过构建时空U-Net架构，VDM首次实现同时建模空间细节和时序关联；采用图像-视频联合训练策略解决数据稀缺问题；提出梯度条件采样技术生成长视频。相比传统方法，VDM在生成质量、时序连贯性上取得突破，为后续视频扩散研究奠定基础。尽管存在生成时长短、计算成本高等局限，但其务实创新的思路启示我们：技术突破往
本次讲座邀请业内多位专精领域资深专家，全面深入闻述以 Sora 为代表的多 模态大模型的关键技术原理和应用前景，帮助大家快速厘清国内外大模型发展的态势与差距;随着算法、数据和计算力的飞速发展，AI 己从单一模态的识别与理解，逐步迈向了多模态交互与融合的新纪元。Sora 的出现不仅是技术创新的典范，更是对当前内容创作、分发及消费方式的根本性颠覆。多模态大模型的发展也面临着诸多挑战，模型复杂性的增加
这说明算法在动态响应和稳态精度之间找到了平衡点。根据永磁同步电机数学模型，经过一延时实时计算参考电压，采用SVPWM进行调制，得到参考电压用于控制电机达到指定转速。根据永磁同步电机数学模型，经过一延时实时计算参考电压，采用SVPWM进行调制，得到参考电压用于控制电机达到指定转速。若需提供模型问题咨询，也可不限于模型问题，可进行合理范围的修改，有偿～可提供模型定制服务～若需提供模型问题咨询，也可不限
极槽数选对：4极6槽集中绕组，小功率PMSM最优解之一，转矩密度高。磁钢用内插V型：比表贴转矩高，比矩形凸极率高，效率也上去了。匝数迭代：先估算再仿真调整，匹配母线电压和转速，避免反电动势过高/过低。这个模型刚好满足所有要求，要是你也做类似小功率电机，直接套这个框架改参数就行——MotorCAD的API真的省了不少手动点界面的时间，亲测好用~
注释拉满：每个物理场、每个参数旁边都标了用途，比如激光功率的注释是"默认1500W，熔覆层厚0.5mm，改功率对应改厚度"，新手也能上手。收敛性调烂了：时间步长用了自适应（1e-6s到5e-6s），松弛因子调到0.8，我跑了10次不同参数都没崩，普通16G内存的工作站就能跑。拓展性拉满：把激光热源改成高斯旋转热源就是激光焊接；调整材料添加速率就是增材制造的沉积过程；再加个结构力学模块，直接算相变后
两级式电力电子变换器仿真模型前级为三相全桥整流电路，输入380V交流电；后级为闭环Buck电路，采用PI控制，输出为10V直流电；matlab/simulink模型在电力电子领域，两级式电力电子变换器因其能够实现高效的电能转换而备受关注。今天咱们就来详细探讨一下一个特定的两级式电力电子变换器，前级是三相全桥整流电路，输入380V交流电，后级是采用PI控制的闭环Buck电路，最终输出10V直流电，并
别小看这个改动，当处理6台机组24时段的调度时，相当于把288个二元变量变成整数变量，CPLEX的求解速度能提升30%以上。求解计划时间内的6机30节点41支路的功率情况与机组的开停机情况，使得系统总成本达到最小。求解计划时间内的6机30节点41支路的功率情况与机组的开停机情况，使得系统总成本达到最小。与以前报告的模型相比，所提出的公式需要更少的二进制变量和约束，从而产生了显著的计算节省。与以前报
摘要：扩散模型（DDPM）是当前生成式AI的核心技术之一，通过渐进式加噪和去噪过程实现高质量内容生成。其核心原理包括正向扩散（逐步添加噪声）和反向去噪（神经网络学习去除噪声），训练目标简单稳定。相比GAN等传统模型，DDPM具有训练稳定、生成质量高等优势，已广泛应用于图像生成、语音合成等领域。虽然存在采样速度慢等局限，但通过后续改进已大幅提升效率。理解DDPM原理对掌握生成式AI技术具有重要意义。
Real-ESRGAN提供了如下几种不同的预训练模型： RealESRGAN_x4plus， RealESRNet_x4plus，RealESRGAN_x4plus_anime_6B， RealESRGAN_x2plus， realesr-animevideov3， realesr-general-x4v3。RealESRGAN_x4plus_anime_6B的毛发都是虚的。但是从光斑来说，Rea
通过上述步骤，我们详细介绍了非局部均值去噪算法的实现过程，包括搜索相似块、计算权重和加权平均去噪。这些步骤共同作用，能够有效地去除图像中的噪声，同时保持图像的细节和结构。在实际应用中，根据图像的特性和噪声的类型，可能需要调整算法的参数，以达到最佳的去噪效果。
而今天，我们站在2025的门槛上，回望过去的一年，CSDN不仅见证了技术的飞速发展，更见证了无数技术人不懈奋斗的身影——他们用键盘敲打出了一个又一个创新的奇迹，用代码编织了未来的蓝图。一方面是因为文字的表现力远低于视频，文字表达不如音视频更直观，文字是冰冷的，而视频是亲和的，读者对于文字也是犯困的，一篇文章如果不精炼，没有重点突出，还通篇废话的话，后果很显然是灾难性。最初的感受就是知识繁杂且难，学
图像超分：真实感图像超分辨率的局部判别学习方法《Details or Artifacts: A Locally Discriminative Learning Approach to Realistic Image Super-Resolution》单图像超分辨率（SISR）问题，它旨在从低分辨率（LR）图像重建高分辨率（HR）图像。最近，由于其生成丰富细节的潜力，使用生成对抗网络（GAN）的SI
计算机视觉领域常常被复杂的 3 D 重建任务困扰，传统方法需要漫长优化与昂贵计算。但现在，Facebook Research 团队开源的 VGGT（CVPR’25 论文工作）改变了游戏规则。这款前馈 Transformer 模型只需单张到数百张图像输入，几秒钟内直接输出相机位姿、深度图、点云及运动轨迹四大核心结果，无需任何迭代优化。技术发烧友们，是时候体验“一键生成 3 D 世界”的未来了
伴随生成式模型的崛起，图像恢复超分也逐渐成为图生图相关任务pipeline中重要的一环。比如在Stable Diffusion Webui中集成的SwinIR和ESRGAN。本文介绍最新的图像恢复算法GRL（Efficient and Explicit Modelling of Image Hierarchies for Image Restoration）。文章提出一种全新的机制，在全局、区域和
通过测量地球重力场的变化，GRACE卫星可以追踪全球水文循环的动态变化，如地下水、冰雪盖层、海洋和湖泊的水位等，为研究气候变化、地球系统动力学和自然灾害提供了重要的数据支持。卫星重力数据处理是指从卫星获取到的重力数据进行处理分析，以得出地球重力场的相关信息。数据预处理：对数据进行预处理，包括数据去噪、数据筛选和数据插值等操作，以提高数据的精度和准确性。数据处理：利用卫星重力数据进行重力场建模，计算
前言三维重建是计算机视觉研究的重要内容之一，是根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程。早期的三维重建更多的是通过在相机进行预标定、或相机按照特定轨迹运动的情况下进行重建，这样的三维重建只能实现静止和已知环境下的三维重建，具有一定的应用局限性。而基于计算机视觉的多视图几何三维重建，不需要相机按特定的轨迹运动，也不需要对相机进行预标定，可以从不同视角获取目标物体的多幅视图，从视图中提取目标物体的
ESPCN超分辨率图像重建模型复现详细流程，一看就会，轻松上手，让这个是世界没有难做的复现！
图像的超分辨率重建技术指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的高分辨率图像。具体来说，图像超分辨率重建技术指的是利用数字图像处理、计算机视觉等领域的相关知识，借由特定的算法和处理流程，从给定的低分辨率图像中重建出高分辨率图像的过程。其旨在克服或补偿由于图像采集系统或采集环境本身的限制，导致的成像图像模糊、质量低下、感兴趣区域不显著等问题。简单来理解超分辨率重建就是将小尺寸图像变为大尺寸
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成与真实数据分布相似的数据，而判别器的目标是区分生成器生成的数据和真实数据。这两个网络通过对抗的方式共同学习，最终生成器能够生成
本章将尽量以通俗易懂的方式推导三维重建中常用到的对极几何和基础矩阵的几个概念，涉及数学公式较多但并不困难，如有错误，欢迎指出。书接上回：[图形学渲染]大白话推导三维重建(一)-摄像机内参外参、世界坐标转换、3D物体投影、单双目摄像头、视差上文我们已经明白了3D空间中的一个点 Xw = [X, Y, Z]是如何变换到 2D图像的一个像素点 x = [x, y]即，将世界坐标系下的一个3D点Xw先左乘
1、论文地址：https://arxiv.org/pdf/2506.11823v12、代码地址：https://github.com/eezkni/ssiu3、数据集地址：（1）训练数据集：https://www.kaggle.com/datasets/anvu1204/df2kdata?select=DF2K_train_HR（2）验证数据集：https://drive.google.com/d
以下是一份使用 Java 实现超分辨率重建图像的示例代码：import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.File;import javax.imageio.ImageIO;public class SuperResolution {public static void main(String[] args) throws Ex...
本章介绍了计算机识别超分领域和目标检测领域中常常使用的两种卷积变体，亚像素卷积（Subpixel Convolution）和可形变卷积（Deformable Convolution），并给出对应pytorch的使用。
科研的经验积累——更加便捷的跑深度学习代码之PyCharm连接远程服务器和Linux Screen命令使用
图像超分辨率重建技术旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像，在计算机视觉领域有着广泛的应用。近年来，迭代反投影算法（Iterative Back Projection，IBP）因其简单高效的特性，在图像超分辨率重建领域取得了显著的成果。本文将深入探讨基于迭代反投影算法的图像超分辨率重建技术，包括算法原理、实现步骤、优缺点以及应用场景等方面。图像超分辨率重建技术是指从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.signal as signal# 加载图像img_list = []for i in range(1, 6):img_list.append(cv2.imread('image_' + str(i) + '.jpg'))# 计算每一帧图像的梯度img_grad_list =
3.【基础网络架构：CNN】UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition。11.【行人重识别】（TIFS2023）Video-based Visible-Infrared Person Re-Ident
超分辨率重建
——超分辨率重建
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit开源社区
魔珐星云开发社区
开源鸿蒙跨平台开发者社区
九章云极普惠算力
2048 AI社区
魔乐社区
