这是名为 Old Photo Restoration 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 v1.0.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
免费下载并在线运行这款名为 Old Photo Restoration with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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老照片修复
商品描述
我们建议通过深度学习方法恢复严重退化的旧照片。 与可以通过监督学习解决的传统修复任务不同，真实照片的退化是复杂的，合成图像与真实旧照片之间的域差距使得网络无法泛化。 因此，我们提出了一种利用真实照片和大量合成图像对的新型三元组域翻译网络。 具体来说，我们训练两个变分自动编码器 (VAE) 分别将旧照片和干净照片转换为两个潜在空间。 这两个潜在空间之间的转换是通过合成配对数据学习的。 这种翻译很好地推广到真实照片，因为域间隙在紧凑的潜在空间中是封闭的。 此外，为了解决一张旧照片中混合的多种退化问题，我们设计了一个全局分支，其中包含一个局部非局部块，针对结构化缺陷，例如划痕和灰尘点。
特征
- 通过深度潜在空间转换进行旧照片修复，TPAMI 2022
- 该框架现在支持恢复高分辨率输入
- 培训代码已出，欢迎试用，了解培训详情
- 您现在可以使用我们的 Colab 并在您的照片上试用
- 该代码在安装了 Nvidia GPU 和 CUDA 的 Ubuntu 上进行了测试
- 运行代码需要Python>=3.6
程式语言
蟒蛇
分类目录
这个应用程序也可以从 https://sourceforge.net/projects/old-photo-restoration.mirror/ 获取。 它已托管在 OnWorks 中，以便以最简单的方式从我们的免费操作系统之一在线运行。
