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简介
HDR是一个专注于修复受损历史文档的新技术，旨在预测受损历史文档的原始外观。这项技术通过创建大规模数据集HDR28K和基于扩散的网络DiffHDR，能够处理包括字符缺失、纸张损坏和墨水侵蚀等多种损害。HDR的主要优点在于其能够精确捕捉字符内容和风格，并与修复区域内的背景协调一致。该技术不仅能够修复受损文档，还能扩展到文档编辑和文本块生成，展现出高灵活性和泛化能力。HDR对于传承无价文化和文明具有重要意义。
截图
产品特色
- 修复受损历史文档：预测受损文档的原始外观。
- 大规模数据集HDR28K：包含28,552对受损修复图像对，具有字符级注释和多风格退化。
- 基于扩散的网络DiffHDR：结合语义和空间信息，以及精心设计的字符感知损失，增强上下文和视觉一致性。
- 实验结果：DiffHDR在HDR28K上训练后，显著超越现有方法，处理真实受损文档表现出色。
- 扩展应用：DiffHDR可扩展至文档编辑和文本块生成，展示高灵活性和泛化能力。
- 开源代码和数据集：可在GitHub上获取代码和数据集。
- 高精度修复：能够精确捕捉字符内容和风格，并与周围背景协调。
使用教程
1. 访问HDR项目的GitHub页面，下载代码和数据集。
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2. 根据文档说明，安装必要的软件和依赖库。
3. 使用HDR28K数据集训练DiffHDR模型。
4. 将受损的历史文档图像输入HDR模型进行修复。
5. 通过模型输出修复后的图像，并评估修复效果。
6. 如有需要，利用DiffHDR进行进一步的文档编辑和文本块生成。
7. 根据项目需求，对修复结果进行微调和优化。
流量来源
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