产品简介
2022-CVPR-AirNet 是一款基于 PyTorch 的开源图像恢复工具，能够一键处理未知类型的图像损坏，包括去噪、去雨和去雾。它解决了传统方法需要针对不同损坏类型分别建模的痛点，适合计算机视觉研究人员和图像处理开发者使用。
核心功能
- 全合一图像恢复，处理多种未知损坏
- 支持去噪、去雨、去雾功能
- 提供预训练模型，方便快速使用
- 跨平台支持（Windows、macOS、Linux）
- 开源代码，基于 PyTorch 实现
快速开始
- 第一步：使用 conda 创建虚拟环境（conda env create -f airnet.yaml）
- 第二步：下载预训练模型并放入 ckpt/ 目录
- 第三步：运行 python demo.py --mode 3 恢复图像
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | 2022-CVPR-AirNet | 同类方案 |
|---|---|---|
| 处理损坏类型 | 支持全合一恢复，处理未知损坏如噪声、雨滴、雾霾 | 通常需要针对每种损坏类型单独训练或使用专用工具 |
| 易用性与成本 | 开源免费，提供预训练模型，快速上手 | 可能需要购买商业软件或投入大量时间训练模型 |
适合谁用
- 进行图像恢复研究的计算机视觉学者
- 开发图像处理应用的软件工程师
- 需要处理噪声、雨滴、雾霾图像的数据分析师
下载与版本
当前最新版本为 main，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/XLearning-SCU/2022-CVPR-AirNet