037 期 🌈 一键旧照翻新，AI让你的珍藏照片重获新生！
每一个开源项目，都是改变世界的种子
告别模糊旧照，三款AI神器让你的回忆焕然一新！从微软的破损照片修复到Upscayl的图像超分辨率，再到LamaCleaner的全能图像编辑，这些开源工具不仅免费
，还能让你轻松搞定照片修复，提升效率，享受科技带来的便利和乐趣！
挖掘 GitHub 和 HuggingFace 的优质开源项目，为你呈现最实用、最前沿的技术精华。
无论你是开发者、研究者还是技术爱好者，这里都能为你提供灵感和工具，助你在开源世界中快速成长！
🌟 老照片重焕青春：微软开源AI修复神器🌟
microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life
| license | stars | forks |
|---|---|---|
| MIT | 15.3k | 2k |
摘要
微软开源的AI项目，专门用于修复破损的老照片，支持高分辨率输入，具有显著的修复效果，使用简单，支持GPU加速，适合个人和研究者使用。
内容
你是否曾对着家中泛黄的老照片感叹时光流逝？🏞️ 微软开源的深度学习项目，帮你一键修复破损老照片，让回忆重现光彩！🔧 这个项目支持高分辨率照片修复，无论是划痕还是模糊，都能显著提升照片质量。📸
使用简单，安装后只需一条命令，老照片就能焕然一新。🚀 支持GPU加速，处理速度飞快。💻 还有Colab在线试用，无需本地环境即可体验。🌐 项目还提供了训练代码，让你深入了解背后的技术细节。📚
此外，项目还包含面部增强功能，专门针对老照片中的人脸区域进行精细化修复。👤 甚至还有GUI界面，让操作更加直观便捷。🖥️ 无论是个人使用还是研究学习，这都是一个不可多得的好工具。🛠️
地址: https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life
🚀 AI图像超分辨率神器：Upscayl开源桌面应用
upscayl/upscayl
| license | stars | forks |
|---|---|---|
| AGPL-3.0 | 34.2k | 1.6k |
摘要
Upscayl是一款开源的AI图像超分辨率工具，能够无损放大低分辨率图像。它支持多平台，易于安装和使用，且完全开源，是图像处理爱好者的得力助手。
内容
Upscayl是一款免费的开源AI图像超分辨率桌面工具，支持Windows、Linux和macOS系统。🌐 它通过内置的AI模型，无需联网即可提升图像分辨率，安装包约200MB。🎨 运行Upscayl需要Vulkan兼容的显卡，特别适合需要无损放大图像的用户。🔍
Upscayl以其易用性和高效性受到社区的广泛好评。👍 用户可以轻松安装并开始使用，无论是通过Linux的软件商店、macOS的dmg文件，还是Windows的exe文件。💾 它还提供了详细的文档和教程，帮助用户掌握如何使用新模型和转换自己的模型。📚 此外，Upscayl的开发团队积极采纳用户反馈，不断更新软件，修复bug，并致力于让更多人使用自由开源软件。🔧
Upscayl使用Real-ESRGAN和Vulkan架构，通过AGPLv3许可开源，用户可以放心使用。🌟 如果你遇到问题或想要贡献代码，Upscayl的GitHub页面提供了丰富的资源和指导。👨💻
地址: https://github.com/upscayl/upscayl
🖼️ AI魔法师：LamaCleaner图像修复工具
Sanster/lama-cleaner
| license | stars | forks |
|---|---|---|
| Apache-2.0 | 20.4k | 2.1k |
摘要
LamaCleaner是一款利用最新AI技术，提供图像修复和编辑功能的开源工具。它以其免费、易用和强大的功能，满足了从业余爱好者到专业开发者的广泛需求。
内容
LamaCleaner，一款基于SOTA AI模型构建的开源图像修复工具，正以其强大的功能和免费开源的优势，迅速成为图像编辑领域的新宠。🔥 它不仅能快速去除图片中不需要的物品、人物、水印等，还能修复老照片，甚至替换图像中的文字内容。👀
使用场景广泛，无论是专业设计师还是普通用户，都能通过LamaCleaner轻松实现图像的各种修复需求。🛠️ 支持CPU、GPU和Apple Silicon，Windows用户还有一键安装器，macOS和iOS用户则有OptiClean App。📱 此外，LamaCleaner还支持多种AI模型，包括去除对象、修复缺陷、替换对象等，插件系统更是如虎添翼。🔌
快速上手也非常简单，通过简单的命令即可启动webui，所有模型在启动时自动下载。🚀 无论是命令行批量处理，还是开发环境的搭建，LamaCleaner都提供了清晰的指导。📚
地址: https://github.com/Sanster/lama-cleaner
最后:
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