UFORMER: A UNET BASED DILATED COMPLEX & REAL DUAL-PATH CONFORMER NETWORK FOR SIMULTANEOUS SPEECH ENHANCEMENT AND DEREVERBERATION ABSTRACT——复数频谱和幅度被认为是语音增强和去混响的两个主要特征。传统的方法总是将这两个特征分开处理,忽略了它们之间的基本关系。在本文中,我们提出了Uformer,一个基于Unet的复...
名称:图像去噪系统 - GAN + SwinUNet 类别:深度学习、图像处理、生成对抗网络、GUI界面 用途:该项目使用生成对抗网络(GAN)结合SwinUNet架构对噪声图像进行去噪处理。提供了一个完整的解决方案,包括数据集、训练好的模型以及一个带有预测界面的GUI应用程序。适合初学者学习如何构建和使用基于GAN的图像去噪系统。 项目特点...
深度学习模型:利用生成对抗网络(GAN)和Swin UNet架构进行图像去噪。 PyTorch实现:所有代码均使用PyTorch框架编写,便于扩展和优化。 图形用户界面:使用PyQt5开发的GUI,提供直观的用户交互体验。 数据集:包含用于训练和验证的噪声图像及其对应的干净图像。 预训练模型:提供已经训练好的模型,可以直接用于预测。 易学性:代码...
构建一个图像去噪系统,使用生成对抗网络(GAN)和SwinUNet模型,并提供一个带有预测界面的GUI应用程序。以下是详细的步骤和完整的代码示例。 步骤概述 安装依赖 准备数据集 加载预训练模型 构建GUI应用程序 运行应用程序 1. 安装依赖 首先确保你已经安装了必要的库,包括PyTorch、PyQt5和其他相关库。
文本到视频生成扩散模型由文本特征提取、文本特征到视频隐空间扩散模型、视频隐空间到视频视觉空间这3个子网络组成,整体模型参数约17亿。支持英文输入。扩散模型采用Unet3D结构,通过从纯高斯噪声视频中,迭代去噪的过程,从而实现视频生成的功能。 发布于 2023-07-07 13:54・IP 属地浙江 ...