Amazon Best VPN GoSearch

Значок OnWorks

Скачать Восстановление старых фотографий для Windows

Бесплатно загрузите приложение Old Photo Restoration для Windows, чтобы запустить онлайн win Wine в Ubuntu онлайн, Fedora онлайн или Debian онлайн

Это приложение для Windows под названием Old Photo Restoration, последнюю версию которого можно загрузить как v1.0.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.

Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием «Восстановление старых фотографий с помощью OnWorks» бесплатно.

Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:

- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.

- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.

- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.

- 4. Запустите любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.

- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.

- 6. Скачайте приложение и установите его.

- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.

Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.

СКРИНШОТЫ

Ad


Восстановление старой фотографии


ОПИСАНИЕ

Мы предлагаем восстановить старые фотографии, которые сильно пострадали от деградации, с помощью подхода глубокого обучения. В отличие от обычных задач восстановления, которые можно решить с помощью контролируемого обучения, деградация реальных фотографий является сложной, а разрыв между синтетическими изображениями и реальными старыми фотографиями не позволяет сети обобщать. Поэтому мы предлагаем новую сеть трансляции триплетных доменов, используя реальные фотографии вместе с огромными парами синтетических изображений. В частности, мы обучаем два вариационных автокодировщика (VAE) соответственно преобразовывать старые фотографии и чистые фотографии в два скрытых пространства. А перевод между этими двумя скрытыми пространствами изучается с помощью синтетических парных данных. Этот перевод хорошо обобщается на реальные фотографии, потому что доменная щель закрывается в компактном скрытом пространстве. Кроме того, для устранения множественных деградаций, смешанных на одной старой фотографии, мы проектируем глобальную ветвь с частичным нелокальным блоком, нацеленным на структурные дефекты, такие как царапины и пятна пыли.



Особенности

  • Восстановление старых фотографий с помощью перевода глубокого скрытого пространства, TPAMI 2022
  • Фреймворк теперь поддерживает восстановление ввода с высоким разрешением.
  • Код обучения доступен, и вы можете попробовать и узнать подробности обучения.
  • Теперь вы можете поиграть с нашим Colab и попробовать его на своих фотографиях.
  • Код протестирован на Ubuntu с установленными графическими процессорами Nvidia и CUDA.
  • Python>=3.6 требуется для запуска кода


Язык программирования

Питон


Категории

Генеративно-состязательные сети (GAN), Генеративный ИИ

Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/old-photo-restoration.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.


Бесплатные серверы и рабочие станции

Скачать приложения для Windows и Linux

Команды Linux

Ad




×
Реклама
❤️Совершайте покупки, бронируйте или заказывайте здесь — никаких затрат, что помогает поддерживать бесплатность услуг.