视频去模糊

VISION XL

vision-xl.github.io

VISION XL是基于潜在扩散模型打造的高清视频逆问题处理框架，核心定位是为视频修复与画质提升场景提供技术解决方案。核心功能包括多比例高分辨率视频重建、伪批量一致性采样优化、批量一致性反演计算，能够适配去模糊、超分辨率、视频修复等多种场景。目标用户覆盖计算机视觉研究人员、视频制作从业者、AI算法开发工程师等群体，可应用于学术研究实验、老旧视频画质修复、专业影视内容后期处理、监控视频内容增强等多个场景，依托开源SDXL模型的技术底座，实现稳定的视频重建效果。

FMA-Net

kaist-viclab.github.io

FMA-Net是由韩国科学技术院VIC实验室推出的视频超分辨率与去模糊深度学习模型站点，核心为实现低分辨率模糊视频的高质量清晰化修复。站点搭载流引导动态过滤、多注意力迭代特征精炼两大核心技术，可应对视频中的大幅度动作场景，实现超分辨率与去模糊任务的联合处理。目标用户覆盖计算机视觉研究人员、视频内容创作者、视频修复从业者、多媒体开发工程师等群体，可用于老旧影像修复、监控视频画质增强、自媒体素材画质提升、学术研究算法对比等多类场景。