Flux.1-dev Controlnet Upscaler 是一个基于Hugging Face平台的图像放大模型，它使用先进的深度学习技术来提高图像的分辨率，同时保持图像质量。该模型特别适合需要对图像进行无损放大的场景，如图像编辑、游戏开发、虚拟现实等。

StableDelight是一个先进的模型，专注于从纹理表面去除镜面反射。它基于StableNormal的成功，后者专注于提高单目法线估计的稳定性。StableDelight通过应用这一概念来解决去除反射的挑战性任务。训练数据包括Hypersim、Lumos以及来自TSHRNet的各种镜面高光去除数据集。此外，我们在扩散训练过程中整合了多尺度SSIM损失和随机条件尺度技术，以提高一步扩散预测的清晰度。

Flux Latent Detailer是一个实验性的工具，通过Flux的潜在空间插值技术，能够在图像中产生更精细的细节。该工具通过多遍处理，尝试在不破坏整体构图的情况下增强图像细节，同时避免过度处理的外观。开发者强调这是一个实验性项目，不提供支持，仅供分享。

AuraSR-v2是一个基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率模型，专为放大生成的图像而设计，是GigaGAN论文的一个变体。该模型的PyTorch实现基于非官方的lucidrains/gigagan-pytorch仓库。它能够显著提高图像的分辨率，同时保持图像质量，对于需要高清图像输出的应用场景尤为重要。

AuraSR 是基于 GAN 的 Super-Resolution 模型，通过图像条件化增强技术，提升生成图像的质量。该模型采用 GigaGAN 论文的变体实现，并使用 Torch 框架。AuraSR 的优势在于能够有效提高图像的分辨率和质量，适用于图像处理领域。

LighTDiff是一种针对手术内窥镜图像在低光照条件下进行增强的深度学习模型。该模型利用T-Diffusion技术，能够有效提升图像的亮度和清晰度，对于提高手术安全性和效率具有重要意义。该技术已被MICCAI2024会议提前接受，并且代码已经开源，可供研究和实际应用。

ComfyUI-SuperBeasts是一款用于增强图像动态范围和视觉吸引力的图像处理应用程序。它提供了一组可调整的参数,用于根据用户偏好微调HDR效果。该应用程序具有以下特点:调整阴影、高光和整体HDR效果的强度;应用伽马校正以控制整体亮度和对比度;增强对比度和色彩饱和度,使结果更加生动;通过在LAB颜色空间处理图像来保留颜色准确性;利用基于亮度的掩码进行针对性调整;将调整后的亮度与原始亮度进行混合,以实现平衡效果。

APISR旨在恢复和增强来自现实世界场景的低质量、低分辨率动漫图像和视频源，使用不同的退化处理。项目支持多种上采样因子权重，如2x、4x等，并提供Gradio演示。

OMG（Once More Generalization）是一个开源的图像超分辨率工具，它利用深度学习技术来提高图像的分辨率。该项目旨在通过AI模型增强图像质量，使其在放大后仍然保持清晰和细腻。

iPhone Photo [FLUX] 是一个基于LoRA技术的AI模型，旨在增强图像的真实感，特别是在模仿iPhone照片效果方面表现出色。它不仅能够提升iPhone拍摄的照片质量，也能为非iPhone照片增添自然和真实的视觉效果。该模型由Anibaaal开发，并于2024年10月2日发表，属于Civitai平台。模型的使用技巧提示为强度设置为1，并且有超过1000个赞和375个评论，显示出其受欢迎程度。

Flux.1-dev Controlnet Upscaler 是一个基于Hugging Face平台的图像放大模型，它使用先进的深度学习技术来提高图像的分辨率，同时保持图像质量。该模型特别适合需要对图像进行无损放大的场景，如图像编辑、游戏开发、虚拟现实等。

StableDelight是一个先进的模型，专注于从纹理表面去除镜面反射。它基于StableNormal的成功，后者专注于提高单目法线估计的稳定性。StableDelight通过应用这一概念来解决去除反射的挑战性任务。训练数据包括Hypersim、Lumos以及来自TSHRNet的各种镜面高光去除数据集。此外，我们在扩散训练过程中整合了多尺度SSIM损失和随机条件尺度技术，以提高一步扩散预测的清晰度。

Flux Latent Detailer是一个实验性的工具，通过Flux的潜在空间插值技术，能够在图像中产生更精细的细节。该工具通过多遍处理，尝试在不破坏整体构图的情况下增强图像细节，同时避免过度处理的外观。开发者强调这是一个实验性项目，不提供支持，仅供分享。

AuraSR-v2是一个基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率模型，专为放大生成的图像而设计，是GigaGAN论文的一个变体。该模型的PyTorch实现基于非官方的lucidrains/gigagan-pytorch仓库。它能够显著提高图像的分辨率，同时保持图像质量，对于需要高清图像输出的应用场景尤为重要。

AuraSR 是基于 GAN 的 Super-Resolution 模型，通过图像条件化增强技术，提升生成图像的质量。该模型采用 GigaGAN 论文的变体实现，并使用 Torch 框架。AuraSR 的优势在于能够有效提高图像的分辨率和质量，适用于图像处理领域。

LighTDiff是一种针对手术内窥镜图像在低光照条件下进行增强的深度学习模型。该模型利用T-Diffusion技术，能够有效提升图像的亮度和清晰度，对于提高手术安全性和效率具有重要意义。该技术已被MICCAI2024会议提前接受，并且代码已经开源，可供研究和实际应用。

Clipdrop Image upscaler 作为一个小工具，可以提高压缩图像的图像质量。其主要优点包括快速升级图像质量、提供多种图像处理功能、简单易用。背景信息包括产品定位为提高图像质量的工具。

SwinIR 是一款基于 Swin Transformer 进行图像恢复的官方 PyTorch 实现，在经典、轻量级和真实世界图像超分辨率、灰度 / 彩色图像去噪以及 JPEG 压缩伪影去除等任务中取得了最先进的性能。它由浅层特征提取、深层特征提取和高质量图像重建组成，具有卓越的性能和参数优化。