AI：252-通过HAttention模块改进YOLOv8 | 超分辨率重建助力小目标检测
YOLOv8继承了YOLO系列的核心思想，即通过单次前向传播同时完成分类和定位任务。它的模型架构进一步优化了CSPDarknet作为骨干网络，并在此基础上引入了多尺度特征融合和改进的损失函数。然而，这些改进仍未能完全解决小目标检测的问题。在本文中，我们深入探讨了HAttention（HAT）在YOL
纯娱乐，教你用AI花10分钟为自己定做理想女友
你以为这个图片是真人么，这就是AI自动生成的美女图片，最近生成式AI火遍全网，今天为大家介绍人人都能学会的简单Stable Diffusion制作美女的教程。大家除了休闲娱乐之外，也可以利用这个工具去美化自己和家人的照片，转换不同尺寸，更改清晰度，换装等等。
开源与闭源
我的观点： 开源与闭源软件都有各自的优势和劣势，没有绝对的对错之分。..
AI数字人：语音驱动面部模型及超分辨率重建Wav2Lip-HD
数字人打造中语音驱动人脸和超分辨率重建两种必备的模型，它们被用于实现数字人的语音和图像方面的功能。通过Wav2Lip-HD项目可以快速使用这两种模型，完成高清数字人形象的打造。
【图像超分辨率重建】——HAT论文精读笔记
【图像超分辨率重建】——HAT论文精读笔记
超分之EDSR
这篇文章是SRResnet的升级版——EDSR，其对网络结构进行了优化(去除了BN层)，省下来的空间可以用于提升模型的size来增强表现力。此外，作者提出了一种基于EDSR且适用于多缩放尺度的超分结构——MDSR。EDSR在2017年赢得了NTIRE2017超分辨率挑战赛的冠军。参考目录：①深度学习
基于深度学习的图像超分辨率——综述
基于深度学习的图像超分辨率重建
图像超分辨率重建（pytorch）
本文在原论文的基础上进行了代码补充，并提供了整个流程的代码运行方法以完成图像超分辨率工作。
人脸清晰化神器codeFormer图形界面包GUI
CodeFormer，效果是真的强大，我把环境打包成了GUI图形界面，方便大家使用
超分之EDSR
这篇文章是SRResnet的升级版——EDSR，其对网络结构进行了优化(去除了BN层)，省下来的空间可以用于提升模型的size来增强表现力。此外，作者提出了一种基于EDSR且适用于多缩放尺度的超分结构——MDSR。EDSR在2017年赢得了NTIRE2017超分辨率挑战赛的冠军。参考目录：①深度学习
基于深度学习的图像超分辨率——综述
基于深度学习的图像超分辨率重建
