KAIR

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KAIR 是一套面向图像复原的 PyTorch 工具箱，把多种已发表模型的训练与测试代码集中在一起。从 DnCNN、FFDNet 这类去噪网络，到 SRMD、BSRGAN、SwinIR 等超分辨率方法，再到 VRT、RVRT 这类视频复原方案，都能在同一个代码库中找到。它不是那种开箱即用的单一应用，而更像一个参考实现库：你可以用自己的数据从头训练网络，也可以加载预训练权重，对带噪、模糊或低分辨率的图像做推理。仓库里还附带了计算 FLOPs、参数量和内存占用的脚本，在对比不同架构的部署开销时很有用。由于覆盖的任务面广，当你想在某个已发表复原方法的基础上做改进时，从这里起步会比从零重写高效得多。