LighTDiff

Ein T-Diffusionsmodell zur Verbesserung der Bildqualität bei schlechten Lichtverhältnissen in der endoskopischen Chirurgie.

Normales ProduktBildBildverbesserungDeep Learning

Website öffnen

LighTDiff ist ein Deep-Learning-Modell zur Verbesserung von Bildern aus der endoskopischen Chirurgie bei schlechten Lichtverhältnissen. Das Modell nutzt die T-Diffusionstechnologie und verbessert effektiv Helligkeit und Schärfe der Bilder. Dies trägt wesentlich zur Verbesserung der Sicherheit und Effizienz von chirurgischen Eingriffen bei. Die Technologie wurde bereits vorab von der MICCAI 2024 Konferenz angenommen und der Code ist Open Source und steht für Forschung und praktische Anwendung zur Verfügung.

Best AI Websites & Tools

LighTDiff

LighTDiff Neueste Verkehrssituation

LighTDiff Besuchstrend

LighTDiff Geografische Verteilung der Besuche

LighTDiff Traffic-Quellen

LighTDiff Alternativen

LighTDiff — Ein T-Diffusionsmodell zur Verbesserung der Bildqualität bei schlechten Lichtverhältnissen in der endoskopischen Chirurgie.

FLUX-Controlnet-Inpainting — Bildreparaturwerkzeug basierend auf dem FLUX.1-dev-Modell

Rayscape KI — Rayscape | Radiologische Künstliche Intelligenz

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V ist ein von Tencent entwickeltes Framework zur Bild-zu-Video-Generierung, basierend auf HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

CogView4-6B — CogView4-6B ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger Bilder konzentriert.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

PhotoDoodle — PhotoDoodle ist eine Codeimplementierung, die künstlerische Bildbearbeitung auf Basis von wenigen Beispielpaaren lernt.

Profiling-Daten in DeepSeek Infra — Analyse der Berechnungs- und Kommunikationsüberlappungsstrategie in V3/R1, Bereitstellung von Leistungsanalysedaten für Deep-Learning-Frameworks.

EPLB — Ein Open-Source-Algorithmus zur Lastverteilung für Expertenparallelität, der darauf abzielt, die Expertenzuweisung und Lastverteilung in Umgebungen mit mehreren GPUs zu optimieren.

DualPipe — Ein bidirektionaler Pipeline-Parallelisierungsalgorithmus für V3/R1-Training, der Berechnung und Kommunikation überlappt.

DeepGEMM — DeepGEMM ist eine CUDA-Bibliothek für effiziente FP8-Matrixmultiplikation, die feinkörnige Skalierung und verschiedene Optimierungstechniken unterstützt.

DeepEP — DeepEP ist eine effiziente Kommunikationsbibliothek für Mixture-of-Experts und Experten-Parallelisierung (EP).

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

FlashMLA — FlashMLA ist ein hocheffizienter MLA-Dekodieren-Kernel, optimiert für Hopper-GPUs und geeignet für Variablenlängen-Sequenzdienste.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet ist das neueste Sprachmodell von Anthropic, das schnelle Reaktionen und tiefes Schlussfolgern ermöglicht.

VLM-R1 — VLM-R1 ist ein stabiles und universelles visuell-linguistisches Verstärkungsmodell, das sich auf visuelle Verständnisaufgaben konzentriert.

BioEmu — BioEmu ist ein generatives Deep-Learning-Modell zur skalierbaren Simulation von Protein-Gleichgewichtsensembles.

FlashVideo — FlashVideo ist ein hocheffizientes Modell zur Erzeugung von hochauflösenden Videos, das sich auf detailgetreue und scharfe Darstellung konzentriert.

DeepSeek Modell-Kompatibilitätsprüfung — Prüft, ob ein Gerät DeepSeek-Modelle unterschiedlicher Größe ausführen kann, und liefert eine Kompatibilitätsvorhersage.

Huginn-0125 — Huginn-0125 ist ein latentes, rekursives Deep-Learning-Modell mit 3,5 Milliarden Parametern, das auf Schlussfolgerungen und Codegenerierung spezialisiert ist.

InspireMusic — Ein auf PyTorch basierendes Toolkit zur Generierung von Musik, Songs und Audiodaten, das die Erzeugung hochwertiger Audiodaten unterstützt.

Lumina-Video — Lumina-Video ist ein erstes Versuchsprojekt zur Videogenerierung, das die Text-zu-Video-Generierung unterstützt.

Brain2Qwerty — Eine nicht-invasive Brain-Computer-Interface (BCI)-Technologie, die Gehirnaktivität über EEG oder MEG decodiert, um Text einzugeben.

VisoMaster — Leistungsstarke Software zur Videoersetzung und -bearbeitung mit KI für natürliche Ergebnisse.

MNN — MNN ist eine von Alibaba Open Source bereitgestellte, leichtgewichtige und performante Inferenz-Engine, die verschiedene gängige Modellformate unterstützt.

LLaSA_training — LLaSA: Erweiterung der Trainings- und Testzeit-Rechenleistung für die auf LLaMA basierende Sprachsynthese

VideoJAM — VideoJAM ist ein Framework zur Verbesserung der Bewegungszusammenhänglichkeit von Videogenerierungsmodellen.