概要
このプロジェクト「modalformer-lowlight」は、低照度環境で撮影された画像のノイズ、色の歪み、細部喪失を改善するためのマルチモーダル変圧器アーキテクチャを提案します。
従来の画像強調手法がピクセルデータのみに依存するのに対し、本ツールは空間特徴、照明条件、エッジマップといった複数の表現を明示的にモデル化し、トランスフォーマーベースのクロスモーダル注意メカニズムを用いて、より自然で詳細を保持した画像を生成します。
Pythonのライブラリとして提供され、`pip install`で簡単に導入でき、`PIL`（Pillow）と連携して手軽に利用できます。
画像処理の研究者や開発者、低照度画像の品質向上を目指すユーザーに適しており、カスタムデータセットでの学習や任意の画像サイズへの対応も可能です。
互換性・特徴
- Python
- GPU必須
- 画像処理
- ディープラーニング
- Transformerモデル
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 8 |
| Forks | 2 |
| カテゴリ | マルチモーダル |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- プロジェクトの健全性を維持するための不要なデッドコードの整理と削除 (更新: 2026-05-01 / cleanup dead code)