traiNNer是一个基于PyTorch的深度学习框架，旨在实现图像和视频的超分辨率、恢复以及图像到图像的翻译。它提供了灵活的模型结构，支持多种功能，适用于不同的图像处理需求。

Flow Matching是一个基于PyTorch的生成模型实现，利用流匹配技术将简单分布转换为复杂分布，旨在生成高质量的数据样本，广泛应用于图像生成、数据增强等多种生成任务。

将Andrej Karpathy的nanoGPT移植到Apple MLX框架，允许在苹果设备上训练OpenAI的GPT-2模型或自定义的GPT风格模型。该项目利用Apple MLX框架的优势，优化性能，简化模型训练流程，便于开发者在Apple生态中进行AI模型的开发和训练。

Real-ESRGAN是一个开源的AI项目，其主要功能是实用的图像/视频修复算法。

Janus是一个多模态理解和生成一体的模型，能够同时理解图片内容并生成新图像。它通过解耦设计来满足理解和生成任务对视觉编码器的不同需求，采用统一的自回归变换器架构处理各种模态的输入。

一种新型图像生成技术，通过简化预训练扩散变换器的复杂度，实现高效率和高清晰度的图像生成。

Let's Enhance 是一个基于AI的在线照片增强和放大平台，利用先进的算法和神经网络提高图像质量、增加分辨率、修复模糊和像素化，并为照片增添清晰度。该平台提供用户友好的界面，快速简便地解决图像增强和放大的需求。