[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-deepinv--deepinv":3,"tool-deepinv--deepinv":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160784,2,"2026-04-19T11:32:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":64,"owner_name":64,"owner_avatar_url":72,"owner_bio":73,"owner_company":74,"owner_location":74,"owner_email":74,"owner_twitter":74,"owner_website":75,"owner_url":76,"languages":77,"stars":82,"forks":83,"last_commit_at":84,"license":85,"difficulty_score":86,"env_os":87,"env_gpu":88,"env_ram":87,"env_deps":89,"category_tags":94,"github_topics":95,"view_count":32,"oss_zip_url":74,"oss_zip_packed_at":74,"status":17,"created_at":111,"updated_at":112,"faqs":113,"releases":139},9866,"deepinv\u002Fdeepinv","deepinv","DeepInverse: a PyTorch library for solving imaging inverse problems using deep learning","deepinv 是一个基于 PyTorch 的开源深度学习库，专门用于解决成像领域的“逆问题”。在医学影像、天文观测或显微摄影中，我们往往只能获取模糊、噪声大或不完整的原始数据，而 deepinv 的核心任务就是利用先进的深度学习算法，从这些劣质数据中高质量地还原出清晰图像。\n\n这款工具非常适合从事计算机视觉研究的科研人员、算法工程师以及希望探索图像重建技术的开发者使用。它极大地降低了该领域的入门门槛，让用户无需从零构建复杂的数学模型，即可快速复现前沿研究成果。\n\ndeepinv 的技术亮点在于其高度模块化的设计：内置了丰富的预定义成像算子来模拟各种退化过程；集成了多种最先进的深度神经网络，并提供开箱即用的预训练重建模型与去噪器；支持即插即用恢复、优化算法及展开式架构等多种主流技术路线。此外，它还涵盖了针对逆问题的专用训练损失函数、用于不确定性量化的扩散模型采样算法，以及便捷的数据集构建框架。无论是进行学术实验还是开发实际应用，deepinv 都能提供高效、可复现且灵活的解决方案。",".. image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fraw\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fsource\u002Ffigures\u002Fdeepinv_logolarge.png\n   :width: 500px\n   :alt: deepinv logo\n   :align: center\n\n|pip install| |stars| |discord| |colab| |youtube| |paper|\n\n|Test Status| |GPU Test Status|  |Docs Status| |GPU Docs Status| |Python Version| |Black| |codecov|\n\nIntroduction\n------------\n`DeepInverse \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv>`_ is an open-source PyTorch-based library for solving imaging inverse problems with deep learning.\nThe library is part of the `official PyTorch Ecosystem \u003Chttps:\u002F\u002Fpytorch.landscape2.io\u002F?item=modeling--computer-vision--deepinverse>`_.\n``deepinv`` accelerates deep learning research across imaging domains, enhances research reproducibility via a common modular framework of problems and algorithms, and lowers the entrance bar to new practitioners.\n\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fraw\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fsource\u002Ffigures\u002Fdeepinv_schematic.png\n   :width: 1000px\n   :alt: deepinv schematic\n   :align: center\n\nGet started\n-----------\n\nRead our **documentation** at `deepinv.github.io \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io>`_. Check out our `5 minute quickstart tutorial \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fauto_examples\u002Fbasics\u002Fdemo_quickstart.html>`_, our `comprehensive examples \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fauto_examples\u002Findex.html>`_, or our `User Guide \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide.html>`_.\n\n``deepinv`` features\n\n* A large framework of `predefined imaging operators \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Fphysics\u002Fphysics.html>`_\n* Many `state-of-the-art deep neural networks \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Fintroduction.html>`_, including pretrained out-of-the-box `reconstruction models \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Fpretrained-models.html>`_ and `denoisers \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Fdenoisers.html>`_ \n* Comprehensive frameworks for `plug-and-play restoration \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Fiterative.html>`_, `optimization \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Foptimization.html>`_ and `unfolded architectures \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Funfolded.html>`_\n* `Training losses \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Ftraining\u002Floss.html>`_ for inverse problems\n* `Sampling algorithms and diffusion models \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Fsampling.html>`_ for uncertainty quantification\n* A framework for `building datasets \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Ftraining\u002Fdatasets.html>`_ for inverse problems\n\nMailing list\n~~~~~~~~~~~~\n\n`Join our mailing list \u003Chttps:\u002F\u002Fforms.gle\u002FTFyT7M2HAWkJYfvQ7>`_ for occasional updates on releases and new features.\n\nInstall\n-------\n\nInstall the latest stable release of ``deepinv`` with python 3.10 or higher\n(see `docs \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002F#install>`_ installing with `uv`, `pixi` and `conda`):\n\n.. code-block:: bash\n\n   pip install deepinv\n\nOr, to also install optional dependencies:\n\n.. code-block:: bash\n\n   pip install deepinv[dataset,denoisers]\n\nSince ``deepinv`` is under active development, you can install the latest nightly version using:\n\n.. code-block:: bash\n\n   pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv.git#egg=deepinv\n\nOr, for updating an existing installation:\n\n.. code-block:: bash\n\n   pip install --upgrade --force-reinstall --no-deps git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv.git#egg=deepinv\n\n\nFinding help\n------------\n\nIf you have any questions or suggestions, please join the conversation in our\n`Discord server \u003Chttps:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FqBqY5jKw3p>`_. The recommended way to get in touch with the developers about any bugs or issues is to\n`open an issue \u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fissues>`_.\n\nMaintainers\n~~~~~~~~~~~\n\nGet in touch with our `MAINTAINERS \u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fblob\u002Fmain\u002FMAINTAINERS.md>`_.\n\n\nContributing\n------------\n\nDeepInverse is a `community-driven project \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fcommunity.html>`_ and we encourage contributions of all forms.\nWe are building a comprehensive library of inverse problems and deep learning,\nand we need your help to get there! \n\nInterested? `Check out how you can contribute \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fcontributing.html>`_!\n\nCitation\n--------\nIf you use DeepInverse in your research, please cite `our paper on JOSS \u003Chttps:\u002F\u002Fjoss.theoj.org\u002Fpapers\u002F10.21105\u002Fjoss.08923>`_:\n\n\n.. code-block:: bash\n\n    @article{tachella2025deepinverse,\n        title = {DeepInverse: A Python package for solving imaging inverse problems with deep learning},\n        journal = {Journal of Open Source Software},\n        doi = {10.21105\u002Fjoss.08923},\n        url = {https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.08923},\n        year = {2025},\n        publisher = {The Open Journal},\n        volume = {10},\n        number = {115},\n        pages = {8923},\n        author = {Tachella, Julián and Terris, Matthieu and Hurault, Samuel and Wang, Andrew and Davy, Leo and Scanvic, Jérémy and Sechaud, Victor and Vo, Romain and Moreau, Thomas and Davies, Thomas and Chen, Dongdong and Laurent, Nils and Monroy, Brayan and Dong, Jonathan and Hu, Zhiyuan and Nguyen, Minh-Hai and Sarron, Florian and Weiss, Pierre and Escande, Paul and Massias, Mathurin and Modrzyk, Thibaut and Levac, Brett and Liaudat, Tobías I. and Song, Maxime and Hertrich, Johannes and Neumayer, Sebastian and Schramm, Georg},\n    }\n\nStar history\n------------\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fsvg?repos=deepinv\u002Fdeepinv&type=Date\n   :alt: Star History Chart\n   :target: https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#deepinv\u002Fdeepinv&Date\n\n\n.. |Black| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcode%20style-black-000000.svg\n    :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpsf\u002Fblack\n.. |Test Status| image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_cpu.yml\u002Fbadge.svg?branch=main&event=push\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_cpu.yml\n.. |GPU Test Status| image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_gpu.yml\u002Fbadge.svg?branch=main&event=push\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_gpu.yml\n.. |Docs Status| image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fdocs_cpu.yml\u002Fbadge.svg\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fdocs_cpu.yml\n.. |GPU Docs Status| image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fdocs_gpu.yml\u002Fbadge.svg?branch=main&event=push\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fdocs_gpu.yml\n.. |Python Version| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.10%2B-blue\n   :target: https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002Frelease\u002Fpython-3100\u002F\n.. |codecov| image:: https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fbranch\u002Fmain\u002Fgraph\u002Fbadge.svg?token=77JRvUhQzh\n   :target: https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\n.. |pip install| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Fdeepinv.svg?logo=pypi&label=pip%20install&color=fedcba\n   :target: https:\u002F\u002Fpypistats.org\u002Fpackages\u002Fdeepinv\n.. |discord| image:: https:\u002F\u002Fdcbadge.limes.pink\u002Fapi\u002Fserver\u002FqBqY5jKw3p?style=flat\n   :target: https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FqBqY5jKw3p\n.. |colab| image:: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg\n   :target: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fblob\u002Fgh-pages\u002Fauto_examples\u002F_notebooks\u002Fbasics\u002Fdemo_quickstart.ipynb\n.. |youtube| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FYouTube-deepinv-red?logo=youtube\n   :target: https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@deepinv\n.. |paper| image:: https:\u002F\u002Fjoss.theoj.org\u002Fpapers\u002F10.21105\u002Fjoss.08923\u002Fstatus.svg\n   :target: https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.08923\n.. |stars| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv?style=flat&label=%E2%AD%90%20Star%20us%20on%20GitHub\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv",".. image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fraw\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fsource\u002Ffigures\u002Fdeepinv_logolarge.png\n   :width: 500px\n   :alt: deepinv logo\n   :align: center\n\n|pip install| |stars| |discord| |colab| |youtube| |paper|\n\n|测试状态| |GPU测试状态|  |文档状态| |GPU文档状态| |Python版本| |Black| |codecov|\n\n简介\n----\n`DeepInverse \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv>`_ 是一个基于 PyTorch 的开源库，用于通过深度学习求解成像逆问题。该库是 `官方 PyTorch 生态系统 \u003Chttps:\u002F\u002Fpytorch.landscape2.io\u002F?item=modeling--computer-vision--deepinverse>`_ 的一部分。``deepinv`` 加速了跨成像领域的深度学习研究，通过通用的模块化问题和算法框架提高了研究的可重复性，并降低了新从业者入门的门槛。\n\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fraw\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fsource\u002Ffigures\u002Fdeepinv_schematic.png\n   :width: 1000px\n   :alt: deepinv 示意图\n   :align: center\n\n开始使用\n---------\n\n请在 `deepinv.github.io \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io>`_ 阅读我们的 **文档**。您还可以查看我们的 `5 分钟快速入门教程 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fauto_examples\u002Fbasics\u002Fdemo_quickstart.html>`_、`全面示例 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fauto_examples\u002Findex.html>`_ 或者 `用户指南 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide.html>`_。\n\n``deepinv`` 的主要特性包括：\n\n* 一个庞大的 `预定义成像算子框架 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Fphysics\u002Fphysics.html>`_\n* 许多 `最先进的深度神经网络 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Fintroduction.html>`_，包括开箱即用的预训练 `重建模型 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Fpretrained-models.html>`_ 和 `去噪器 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Fdenoisers.html>`_\n* 用于 `即插即用复原 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Fiterative.html>`_、`优化 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Foptimization.html>`_ 和 `展开架构 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Funfolded.html>`_ 的综合框架\n* 用于逆问题的 `训练损失函数 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Ftraining\u002Floss.html>`_\n* 用于不确定性量化的一系列 `采样算法和扩散模型 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Freconstruction\u002Fsampling.html>`_\n* 一个用于为逆问题 `构建数据集 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fuser_guide\u002Ftraining\u002Fdatasets.html>`_ 的框架\n\n邮件列表\n~~~~~~~~~\n\n`加入我们的邮件列表 \u003Chttps:\u002F\u002Fforms.gle\u002FTFyT7M2HAWkJYfvQ7>`_，以获取有关发布和新功能的定期更新。\n\n安装\n-----\n\n使用 Python 3.10 或更高版本安装 ``deepinv`` 的最新稳定版\n（请参阅 `文档 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002F#install>`_ 中关于使用 `uv`、`pixi` 和 `conda` 进行安装的内容）：\n\n.. code-block:: bash\n\n   pip install deepinv\n\n或者，如果您还想安装可选依赖项：\n\n.. code-block:: bash\n\n   pip install deepinv[dataset,denoisers]\n\n由于 ``deepinv`` 处于积极开发中，您也可以通过以下命令安装最新的夜间版本：\n\n.. code-block:: bash\n\n   pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv.git#egg=deepinv\n\n或者，如果您需要更新现有安装：\n\n.. code-block:: bash\n\n   pip install --upgrade --force-reinstall --no-deps git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv.git#egg=deepinv\n\n\n寻求帮助\n--------\n\n如果您有任何问题或建议，请加入我们的\n`Discord 服务器 \u003Chttps:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FqBqY5jKw3p>`_ 进行交流。对于任何错误或问题，我们推荐您通过\n`提交 issue \u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fissues>`_ 来联系开发者。\n\n维护者\n~~~~~~~\n\n请与我们的 `维护者 \u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fblob\u002Fmain\u002FMAINTAINERS.md>`_ 联系。\n\n\n贡献\n----\n\nDeepInverse 是一个 `社区驱动的项目 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fcommunity.html>`_，我们鼓励各种形式的贡献。我们正在构建一个全面的逆问题与深度学习库，而实现这一目标离不开您的帮助！ \n\n感兴趣吗？`查看如何参与贡献 \u003Chttps:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fcontributing.html>`_！\n\n引用\n----\n如果您在研究中使用了 DeepInverse，请引用我们在 JOSS 上发表的论文：\n\n.. code-block:: bash\n\n    @article{tachella2025deepinverse,\n        title = {DeepInverse: A Python package for solving imaging inverse problems with deep learning},\n        journal = {Journal of Open Source Software},\n        doi = {10.21105\u002Fjoss.08923},\n        url = {https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.08923},\n        year = {2025},\n        publisher = {The Open Journal},\n        volume = {10},\n        number = {115},\n        pages = {8923},\n        author = {Tachella, Julián and Terris, Matthieu and Hurault, Samuel and Wang, Andrew and Davy, Leo and Scanvic, Jérémy and Sechaud, Victor and Vo, Romain and Moreau, Thomas and Davies, Thomas and Chen, Dongdong and Laurent, Nils and Monroy, Brayan and Dong, Jonathan and Hu, Zhiyuan and Nguyen, Minh-Hai and Sarron, Florian and Weiss, Pierre and Escande, Paul and Massias, Mathurin and Modrzyk, Thibaut and Levac, Brett and Liaudat, Tobías I. and Song, Maxime and Hertrich, Johannes and Neumayer, Sebastian and Schramm, Georg},\n    }\n\n星标历史\n--------\n\n.. image:: https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fsvg?repos=deepinv\u002Fdeepinv&type=Date\n   :alt: 星标历史图表\n   :target: https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#deepinv\u002Fdeepinv&Date\n\n.. |Black| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcode%20style-black-000000.svg\n    :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpsf\u002Fblack\n.. |测试状态| image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_cpu.yml\u002Fbadge.svg?branch=main&event=push\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_cpu.yml\n.. |GPU测试状态| image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_gpu.yml\u002Fbadge.svg?branch=main&event=push\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_gpu.yml\n.. |文档状态| image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fdocs_cpu.yml\u002Fbadge.svg\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fdocs_cpu.yml\n.. |GPU文档状态| image:: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fdocs_gpu.yml\u002Fbadge.svg?branch=main&event=push\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fdocs_gpu.yml\n.. |Python版本| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.10%2B-blue\n   :target: https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002Frelease\u002Fpython-3100\u002F\n.. |codecov| image:: https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fbranch\u002Fmain\u002Fgraph\u002Fbadge.svg?token=77JRvUhQzh\n   :target: https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\n.. |pip安装| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Fdeepinv.svg?logo=pypi&label=pip%20install&color=fedcba\n   :target: https:\u002F\u002Fpypistats.org\u002Fpackages\u002Fdeepinv\n.. |discord| image:: https:\u002F\u002Fdcbadge.limes.pink\u002Fapi\u002Fserver\u002FqBqY5jKw3p?style=flat\n   :target: https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FqBqY5jKw3p\n.. |colab| image:: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg\n   :target: https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fblob\u002Fgh-pages\u002Fauto_examples\u002F_notebooks\u002Fbasics\u002Fdemo_quickstart.ipynb\n.. |youtube| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FYouTube-deepinv-red?logo=youtube\n   :target: https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@deepinv\n.. |论文| image:: https:\u002F\u002Fjoss.theoj.org\u002Fpapers\u002F10.21105\u002Fjoss.08923\u002Fstatus.svg\n   :target: https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21105\u002Fjoss.08923\n.. |星标| image:: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv?style=flat&label=%E2%AD%90%20Star%20us%20on%20GitHub\n   :target: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv","# DeepInverse 快速上手指南\n\nDeepInverse 是一个基于 PyTorch 的开源库，专为利用深度学习解决成像逆问题（如去噪、超分辨率、CT 重建等）而设计。它提供了丰富的预定义成像算子、前沿的重建网络以及即插即用的恢复框架。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**：3.10 或更高版本\n*   **核心依赖**：PyTorch (建议安装与您的 CUDA 版本匹配的 PyTorch)\n*   **可选加速**：推荐使用国内镜像源（如清华源或阿里源）以加快依赖下载速度。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 基础安装\n使用 `pip` 安装最新稳定版。若需加速下载，可添加 `-i` 参数指定国内源：\n\n```bash\npip install deepinv -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 2. 安装可选依赖\n如果您需要使用内置的数据集加载器或预训练去噪器，建议安装完整功能包：\n\n```bash\npip install \"deepinv[dataset,denoisers]\" -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 3. 安装开发版（可选）\n如需体验最新功能（夜间构建版），可从 GitHub 直接安装：\n\n```bash\npip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv.git#egg=deepinv -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n## 基本使用\n\n以下是一个最简单的示例，演示如何加载一个预训练的去噪模型并对含噪图像进行重建。\n\n```python\nimport torch\nimport deepinv as dinv\nfrom deepinv.utils.demo import load_url_image\n\n# 1. 加载一张示例图像并添加高斯噪声\nurl = \"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002Fdeepinv\u002Fimages\u002Fresolve\u002Fmain\u002Fcameraman.png\"\nx = load_url_image(url, img_size=256, device=\"cpu\")\nnoise_model = dinv.physics.GaussianNoise(sigma=0.1)\ny = noise_model(x)\n\n# 2. 加载预训练的去噪模型 (例如 DRUNet)\nmodel = dinv.models.DRUNet(pretrained=\"download\")\n\n# 3. 执行重建\nwith torch.no_grad():\n    x_recon = model(y, sigma=0.1)\n\n# 4. 计算重建误差 (PSNR)\npsnr = dinv.metrics.psnr(x, x_recon)\nprint(f\"Reconstruction PSNR: {psnr:.2f} dB\")\n```\n\n**下一步建议**：\n*   访问 [官方文档](https:\u002F\u002Fdeepinv.github.io) 查看详细的用户指南。\n*   运行 [5 分钟快速入门教程](https:\u002F\u002Fdeepinv.github.io\u002Fdeepinv\u002Fauto_examples\u002Fbasics\u002Fdemo_quickstart.html) 了解更多高级用法。\n*   加入 [Discord 社区](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FqBqY5jKw3p) 获取帮助和交流。","某医学影像实验室的研究团队正致力于开发一套低剂量 CT 扫描重建系统，旨在利用深度学习从稀疏采样的噪声数据中恢复高质量图像。\n\n### 没有 deepinv 时\n- **物理建模繁琐**：研究人员需手动编写复杂的矩阵运算来模拟 CT 成像过程（如射线变换），极易出错且难以适配不同扫描几何结构。\n- **算法复现困难**：尝试对比最新的“即插即用”或“展开式”重建算法时，因缺乏统一框架，需重复造轮子重写大量底层代码，耗时数周。\n- **基线缺失**：缺少预训练的去噪器和重建模型作为基准，难以快速验证新提出损失函数的有效性，实验迭代周期漫长。\n- **不确定性量化空白**：想要评估重建结果的置信度（如使用扩散模型采样）时，因缺乏现成的采样算法库，只能放弃该维度的分析。\n\n### 使用 deepinv 后\n- **算子调用便捷**：直接调用 deepinv 内置的预定义成像算子，几行代码即可精确模拟各种 CT 扫描物理过程，大幅降低建模门槛。\n- **框架模块化**：利用其统一的优化与展开架构模块，团队在一天内便完成了多种前沿重建算法的搭建与对比实验，效率提升显著。\n- **开箱即用模型**：直接加载 deepinv 提供的预训练去噪器和重建模型作为强力基线，迅速定位了新方法的性能边界。\n- **完整不确定性分析**：借助集成的采样算法和扩散模型框架，轻松实现了对重建图像的不确定性量化，为临床诊断提供了更可靠的依据。\n\ndeepinv 通过提供标准化的物理算子与前沿算法库，将医学影像重建的研发周期从数月缩短至数天，让研究者能专注于核心创新而非底层实现。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdeepinv_deepinv_88647583.png","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fdeepinv_d235b147.png","",null,"deepinv.github.io","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv",[78],{"name":79,"color":80,"percentage":81},"Python","#3572A5",100,715,163,"2026-04-17T15:45:06","BSD-3-Clause",1,"未说明","非必需（基于 PyTorch，支持 CPU 和 GPU），具体显卡型号、显存大小及 CUDA 版本未在文档中明确指定",{"notes":90,"python":91,"dependencies":92},"该库是用于解决成像逆问题的 PyTorch 基础开源库。支持通过 pip 安装稳定版或夜间构建版，可选安装数据集和去噪器等依赖。官方推荐使用 uv、pixi 或 conda 进行环境管理。项目处于活跃开发中，遇到问题可通过 Discord 或 GitHub Issues 联系开发者。","3.10+",[93],"torch",[14,15],[96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110],"computational-imaging","deep-learning","image-processing","computed-tomography","deblurring","inverse-problems","mri","super-resolution","deep-equilibrium-models","plug-and-play","unfolded","diffusion-models","image-reconstruction","imaging","pytorch","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T07:16:12.610465",[114,119,124,129,134],{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},44310,"运行示例代码时遇到“循环导入（circular imports）”错误怎么办？","这通常不是真正的循环导入问题，而是 Python 在特定环境下的解析 quirks。该错误仅在同时满足以下两个条件时发生：\n1. deepinv 以软编辑模式安装（`pip install -e .`），而非正常模式或严格编辑模式。\n2. 项目所在的目录名为 `deepinv`，导致该目录阴影（shadow）了安装的模块。\n\n解决方案：\n- 方法一：将项目目录重命名为非 `deepinv` 的名称。\n- 方法二：使用严格编辑模式安装：`pip install -e . --config-settings editable_mode=strict`。\n- 方法三：使用正常模式安装：`pip install .`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fissues\u002F742",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},44311,"为什么噪声模型（Noise Model）的参数设备（device）与指定的 CUDA 设备不一致？","默认情况下，噪声模型的设备是由随机数生成器（`torch.Generator`）决定的，而不是由输入参数或 physics 对象指定的设备决定。如果未显式指定 generator 的设备，参数可能会停留在 CPU 上。\n\n解决方案：\n在创建噪声模型时，显式传入一个指定了设备的 generator。例如：\n```python\ngenerator = torch.Generator(device='cuda')\nphysics = dinv.physics.Denoising(\n    noise_model=dinv.physics.GaussianNoise(sigma=0.01, rng=generator), \n    device='cuda'\n)\n```\n这样可确保 `sigma` 等参数正确位于 CUDA 设备上。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fissues\u002F634",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":128},44312,"Tomography 算子的伴随算子（A_adjoint）不精确导致优化求解器效果不佳，如何解决？","默认的 `A_adjoint` 实现可能不够精确。建议改用基于自动微分（autograd）的伴随函数 `deepinv.physics.adjoint_function`。\n\n注意：如果使用了 `circle=True` 参数，默认实现会裁剪圆外区域，而 autograd 版本不会，这可能导致差异。需根据具体需求确认 `circle` 参数的预期行为，或者在 PR #535 中查看相关的修复和实现细节。对于大多数非随机图像（如 CT 数据集），两者的余弦相似度通常很高（>0.9999），但在优化算法中细微差别可能被放大。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fissues\u002F511",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},44313,"如何对 Physics 对象的参数（如模糊核 filter）进行梯度反向传播？","默认的 `update_parameters()` 方法会将参数强制转换为 `requires_grad=False` 的 `nn.Parameter`，从而阻断梯度流。\n\n解决方案：\n不要依赖 `update_parameters()` 来设置需要求导的参数。可以直接在 `with torch.enable_grad():` 块中，手动将张量设置为 `requires_grad_(True)` 并直接传递给算子函数（如 `physics.A(x, filter=filter)`），避免调用会重置梯度属性的更新方法。或者修改 `update_parameters` 逻辑，保留输入张量的 `requires_grad` 状态。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fissues\u002F438",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},44314,"使用 `physics.__mul__` 组合物理模型时，训练结果为何比使用 `deepcopy` 更差？","目前 `LinearPhysics.__mul__` 的实现可能存在设计缺陷，导致原始物理模型的某些属性未能正确迁移到组合后的模型中，而 `deepcopy` 能完整复制状态。\n\n建议：\n暂时继续使用 `deepcopy` 方式来构建变换后的物理模型，直到该问题在后续版本（如对称重构器相关更新）中得到修复。维护者建议暂时标记为 `wontfix` 或延后处理，优先保证现有 DACLoss 实现的稳定性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fissues\u002F489",[140,145,150,155,160,165,170,175,180,185,190,195,200,205,210],{"id":141,"version":142,"summary_zh":143,"released_at":144},351853,"v0.3.3","## 新特性\n\n- 针对用户自定义物理模型，自动计算 A_adjoint、U_adjoint 和 V\n- 添加 RAM 模型\n- 改进 FastMRI 原始数据加载：为测试集从不同文件夹加载目标图像，从测试集中加载掩码，支持预白化和归一化\n- SKM-TEA 原始 MRI 数据集\n- 新的下采样物理模型，与 MATLAB 的双三次插值 imresize 一致\n\n## 变更\n\n- 将归一化函数 deepinv.utils.rescale_img 重命名为 normalize_signal\n- 将默认线性求解器由 CG 更改为 lsqr\n- 在 PoissonGaussianNoise 中默认添加非负裁剪，并设置最小增益\n\n## 修复\n\n- 修复下采样生成器的批处理问题\n- 修复使用 autograd 时 deepinv.physics.tomography 中的内存泄漏\n- 修复循环填充的 UNet\n- 对 deepinv.utils.rescale_img 中的常量信号进行钳位，以确保其被正确归一化\n- 修复 Physics 类中缺失的 ZeroNoise 默认参数","2025-08-06T13:20:07",{"id":146,"version":147,"summary_zh":148,"released_at":149},351848,"v0.4.0","### 新特性\n- `deepinv.models.WaveletNoiseEstimator` 和 `deepinv.models.PatchCovarianceNoiseEstimator` 用于噪声水平估计（由 Matthieu Terris 在 [#1015](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F1015) 中实现）\n- 非线性逆散射问题的物理模型 `deepinv.physics.Scattering`（由 Julian Tachella 在 [#1020](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F1020) 中实现）\n- 非线性物理模型的局部算子范数计算 `deepinv.physics.Physics.compute_norm`（由 Julian Tachella 在 [#1020](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F1020) 中实现）\n- 双边滤波器模型 `deepinv.models.BilateralFilter`（由 Thomas Boulanger 在 [#997](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F997) 中实现）\n- 分布式计算框架，包括 `deepinv.distributed.DistributedContext`、`deepinv.distributed.DistributedStackedPhysics`、`deepinv.distributed.DistributedProcessing`、`deepinv.distributed.DistributedDataFidelity` 以及工厂函数 `deepinv.distributed.distribute`。支持基于物理和空间分块的分布式策略，可在多 GPU 或多进程中运行（由 Benoît Malézieux 在 [#790](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F790) 中实现）\n- 度量函数中新增 `deepinv.loss.metric.CosineSimilarity`（由 Avithal Lautman 在 [#944](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F944) 中实现）\n- 新增从预训练的 2D 权重初始化 3D 网络（DRUNet、DnCNN、DScCP）的选项（由 Romain Vo 在 [#958](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F958) 中实现）\n- 增加 `deepinv.physics.TiledSpaceVaryingBlur` 物理模型及 `deepinv.physics.generator.TiledBlurGenerator`（由 Minh Hai Nguyen 和 Paul Escande 在 [#1033](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F1033) 中实现）\n\n### 变更\n- （破坏性变更）将 `deepinv.physics.BlurFFT` 的计算方式由互相关改为真正的卷积。现在它等价于使用 `padding=\"circular\"` 的 `deepinv.physics.Blur`（由 Minh Hai Nguyen 在 [#825](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F825) 中实现）。对于偶数尺寸的核，输出结果会比之前向左上角偏移一个像素。\n- 对最小二乘求解器的文件夹结构进行重构（由 Julian Tachella 在 [#1011](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F1011) 中实现）\n- 移除 `deepinv.optim.linear.conjugate_gradient` 中的 `eps` 参数（由 Julian Tachella 在 [#1011](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F1011) 中实现）\n- `deepinv.loss.metric.LPIPS` 现在使用 `torchmetrics` 而不是 `pyiqa`。（由 Andrew Wang 在 [#1041](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F1041) 中实现）\n- 移除 `pyiqa` 的可选依赖项（由 Andrew Wang 在 [#1041](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F1041) 中实现）\n- 弃用 `deepinv.Trainer` 中的 `verbose_individual_losses` 参数。当存在多个损失时，单个损失现在始终会被记录到日志中（由 Tiberiu Sabau 在 [#928](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F928) 中实现）\n- 弃用 HDF5Dataset 中的历史属性（由 Jérémy Scanvic 在 [#764](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F764) 中实现）\n\n### 修复\n- 实现并扩展了空间域和 FFT 域下的 2D\u002F3D 卷积功能（:func:`deepinv.physics.functional.conv3d` 和 `deepinv.physics.fu","2026-03-11T10:42:10",{"id":151,"version":152,"summary_zh":153,"released_at":154},351849,"v0.3.7","### 新特性\n- 添加 `deepinv.physics.LaplaceNoise` 模型（[#921](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F921)，作者：Brayan Monroy）\n- 优化模型的新创建方式。现在可以直接使用优化算法的类名来创建标准优化算法（及其展开版本），而无需再通过 `optim_builder` 或 `unfolded_builder` 函数。（[#592](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F592)，作者：Samuel Hurault）\n- 在 `deepinv.utils.plot` 中新增 `vmin` 和 `vmax` 参数，用于在 `rescale_mode='clip'` 时设置自定义裁剪范围。（[#967](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F967)，作者：Thibaut Modrzyk）\n- 添加了 `deepinv.utils.dirac_comb` 和 `deepinv.utils.dirac_comb_like` 函数。（[#946](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F946)，作者：Julian Tachella）\n- 在 CI 流程中引入 testmon \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.testmon.org\u002F> 工具，并支持条件运行 sphinx-gallery 示例，以加快测试速度。（[#966](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F966)，作者：Julian Tachella）\n- 为盲反卷积添加 `kernel estimation network \u003Cdeepinv.models.KernelIdentificationNetwork>`。（[#971](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F971)，作者：Julian Tachella）\n- 在重建用户指南中新增盲逆问题章节。（[#971](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F971)，作者：Julian Tachella）\n- 为盲去模糊添加无参考指标 `deepinv.loss.metric.BlurStrength` 和 `deepinv.loss.metric.SharpnessIndex`。（[#971](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F971)，作者：Julian Tachella）\n\n### 变更\n- 通过避免某些冗余计算，提升了 `deepinv.models.RAM` 的实现速度。（[#946](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F946)，作者：Julian Tachella）\n- （破坏性变更）修改了 `deepinv.physics.TomographyWithAstra` 物理接口，使其更好地与基于 PyTorch 的 `Tomography` 物理接口保持一致。（[#747](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F747)，作者：Alexander Skorikov）\n- 增加对 Poisson2Sparse 的支持。（[#677](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F677)，作者：Jérémy Scanvic）\n- （破坏性变更）`Tomography` 物理默认使用真实的伴随算子。`Tomography` 和 `TomographyWithAstra` 现在将伪逆作为最小二乘问题的解，并提供使用 `fbp` 的选项。（[#930](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F930)，作者：Romain Vo）\n- 在 `deepinv.datasets.FMD` 中添加检查，以避免不必要的下载。（[#962](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F962)，作者：Jérémy Scanvic）\n- 调整训练器检查点加载的日志输出详细程度。（[#982](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F982)，作者：Andrew Wang）\n\n### 修复\n- 修复了当测量数据与图像尺寸不同时，`deepinv.sampling.DPS` 的初始化问题。（[#946](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F946)，作者：Julian Tachella）\n- 修复了 `deepinv.physics.Ptychography` 中 `A_dagger` 初始化的错误。（[#946](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F946)，作者：Julian Tachella）\n- 通过使用 `uv` 缓存机制，减小了 CI 缓存的大小。（[#943](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F943)，作者：Minh Hai Nguyen）\n- 对 `generate_dataset` 进行了全面重构。","2025-12-15T12:09:51",{"id":156,"version":157,"summary_zh":158,"released_at":159},351850,"v0.3.6","### 新特性\n- 添加从（大型）nD 图像中进行补丁采样的数据集，无需将整张图像加载到内存中（[#806](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F806)，由 Vicky De Ridder 提供）\n- 增加对 3D CNN 的支持（[#869](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F869)，由 Vicky De Ridder 提供）\n- 在 WaveletDenoiser、WaveletDictDenoiser 和 WaveletPrior 中添加对复数数据类型的支持（[#738](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F738)，由 Chaithya G R 提供）\n- dinv.io 函数用于加载 DICOM、NIFTI、COS、GEOTIFF 等格式文件（[#768](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F768)，由 Andrew Wang 提供）\n\n### 变更\n- load_np_url 现在返回张量，load_url 辅助函数已移至 io 模块（[#768](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F768)，由 Andrew Wang 提供）\n- 将 utils\u002Fsignal.py 重命名为 signals.py，以避免与标准库冲突（[#768](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F768)，由 Andrew Wang 提供）\n- utils.get_data_home 现在会在目录不存在时自动创建该文件夹（[#768](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F768)，由 Andrew Wang 提供）\n\n### 修复\n- Blur 物理对象现在会将新滤波器放置到物理设备上，无论输入滤波器位于哪个设备（[#844](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F844)，由 Vicky De Ridder 提供）\n- Set14HR 数据集现从不同来源下载（且文件夹结构略有不同），因为旧链接已失效。（[#845](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F845)，由 Vicky De Ridder 提供）\n- LsdirHR 数据集现从不同来源下载（因旧链接失效），并且正确地包含特定的 images 文件夹，而非所有内容都放在根目录下（[#866](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F866)，由 Vicky De Ridder 提供）\n- 修复 ItohFidelity 和 SpatialUnwrapping 示例文档字符串中的拼写错误（[#860](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F860)，由 Brayan Monroy 提供）\n- 修复 CBSD68 中若未安装 datasets 包时出现的未处理导入错误（[#868](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F868)，由 Johannes Hertrich 提供）\n- 在 PSNR 中添加对复数信号的支持（[#738](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F738)，由 Jérémy Scanvic 提供）","2025-11-09T16:41:54",{"id":161,"version":162,"summary_zh":163,"released_at":164},351851,"v0.3.5","### 新特性\n- 最小二乘求解器的隐式反向传播（由 Minh Hai Nguyen 提交的 [#739](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F739)）。\n- 添加 SAR 成像的统计信息，并修复文档中 GammaNoise 方差的说明（由 Louise Friot Giroux 提交的 [#740](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F740)）。\n- 在绘图函数中添加 imshow 的关键字参数（由 Andrew Wang 提交的 [#791](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F791)）。\n- 添加 RicianNoise 模型（由 Vicky De Ridder 提交的 [#805](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F805)）。\n- 在降分辨率损失中加入手动物理先验（由 Andrew Wang 提交的 [#808](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F808)）。\n- 通过 CuPy 加速多线圈 MRI 线圈图估计（由 Andrew Wang 提交的 [#781](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F781)）。\n\n### 变更\n- （破坏性变更）在无监督场景下，使 HDF5Dataset 的行为与 Trainer 更为一致：使用 NaN 替代测量值的副本作为真值（由 Jérémy Scanvic 提交的 [#761](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F761)）。\n- （破坏性变更）对断层扫描算子进行归一化，并正确计算谱范数。将 CT 算子的默认归一化行为设置为 ``True``（由 Romain Vo 提交的 [#715](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F715)）。\n\n### 修复\n- 在 Trainer 中，对于无学习指标，使用无学习模型（由 Jérémy Scanvic 提交的 [#788](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F788)）。\n- 修复设备端的 dirac_like 以及双线性、三次和高斯滤波器（由 Julian Tachella 提交的 [#785](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F785)）。\n- 修复伽马分布最小二乘求解器的正定性和批处理问题（由 Julian Tachella 和 Minh Hai Nguyen 共同提交的 [#785](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F785)）。\n- 修复并测试 RAM 扩展相关的问题（由 Julian Tachella 提交的 [#785](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F785)）。\n- 降低 CI 测试的 Python 版本要求（由 Mathieu Terris 提交的 [#746](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F746)）。\n- 修复 DiffusionSDE 中的缩放问题（由 Minh Hai Nguyen 提交的 [#772](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F772)）。\n- 修复所有分割损失，使其能够适应图像尺寸的变化，并支持多线圈 MRI（由 Andrew Wang 提交的 [#778](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F778)）。\n- Trainer 将包含 NaN 的批次视为无真值处理（由 Andrew Wang 提交的 [#793](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F793)）。\n- 修复 BDSDS500 数据集的文档字符串格式问题（由 Brayan Monroy 提交的 [#816](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F816)）。","2025-10-08T19:44:57",{"id":166,"version":167,"summary_zh":168,"released_at":169},351852,"v0.3.4","### 新特性\n- 快速入门教程 + 干净的示例代码 ([#622](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F622) 由 Andrew Wang 提供)\n- 数据集基类 + ImageFolder 和 TensorDataset 类 ([#622](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F622) 由 Andrew Wang 提供)\n- 添加了用于检查导入时间的 GitHub Actions 流水线 ([#680](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F680) 由 Julian Tachella 提供)\n- 用于云端模型推理的客户端模型 ([#691](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F691) 由 Andrew Wang 提供)\n\n### 变更\n- 将 mixin 移至 utils 模块，并减少跨子模块的顶层导入数量 ([#680](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F680) 由 Andrew Wang 提供)\n- PatchDataset 现在返回张量而非元组 ([#622](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F622) 由 Andrew Wang 提供)\n\n### 修复\n- 修复 natsorted 问题 ([#680](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F680) 由 Julian Tachella 提供)\n- 修复仅包含测量数据的数据集使用全参考指标的问题 ([#622](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F622) 由 Andrew Wang 提供)\n- 在存在多个滤波器的情况下对 DownsamplingGenerator 进行批处理 ([#690](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F690) 由 Matthieu Terris 提供)\n- 修复运动模糊生成器中的 NaN 问题 ([#685](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F685) 由 Matthieu Terris 提供)\n- 修正 compute_norm 中的退出条件 ([#699](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F699) 由 Quentin Barthélemy 提供)\n- 增强 Python 3.9 向后兼容性，并启用 zip_strict 模式 ([#707](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F707) 由 Andrew Wang 提供)","2025-09-08T10:12:07",{"id":171,"version":172,"summary_zh":173,"released_at":174},351854,"v0.3.2","### 新特性\n- 添加对 astra-toolbox CT 算子（平行束、扇形束、锥形束）的支持，通过 `deepinv.physics.TomographyWithAstra` 实现（[#474](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F474)，作者：Romain Vo）\n- 添加 `Physics.clone` 方法（[#534](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F534)，作者：Jérémy Scanvic）\n\n### 变更\n- 使 autograd 在 `deepinv.physics.adjoint_function` 中使用基础线性算子（[#519](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F519)，作者：Jérémy Scanvic）\n- 并行化测试套件，使其速度提升 15%（[#522](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F522)，作者：Jérémy Scanvic）\n- 调整断层扫描的反向传播路径（[#535](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F535)，作者：Johannes Hertrich）\n\n### 修复\n- 修复训练器报告的总损失问题（[#515](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F515)，作者：Jérémy Scanvic）\n- 修复训练器报告的梯度范数问题（[#520](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F520)，作者：Jérémy Scanvic）\n- 修复 PSNR 和 SSIM 中 `max_pixel` 选项的问题，并添加相应的 `min_pixel` 选项（[#535](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F535)，作者：Johannes Hertrich）\n- 修复与去噪器相关的一些问题：ICNN 的梯度在 `torch.no_grad()` 内部无法正常工作；部分去噪器（DiffUNet、BM3D、TV、Wavemet）存在图像批次和方差批次不匹配的问题；当批量大小大于 1 时，EPLL 会出现错误（[#530](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F530)，作者：Minh Hai Nguyen）\n- 对 WaveletPrior 进行批处理，并修复 iwt 问题（[#530](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepinv\u002Fdeepinv\u002Fpull\u002F530)，作者：Minh Hai Nguyen）","2025-07-03T17:18:21",{"id":176,"version":177,"summary_zh":178,"released_at":179},351855,"v0.3.1","- 新增 `deepinv.physics.SaltPepperNoise` 用于模拟脉冲噪声\n- 添加测量增强的 VORTEX 损失函数\n- 增加非几何数据增强方法（噪声、相位误差）\n- 使 `PhysicsGenerator.average` 支持批量处理\n- MRI 损失函数子类化，新增加权 SSDU 和鲁棒 SSDU 损失函数，并提供更多掩码生成器\n- 多线圈 MRI 使用 sigpy 的 ESPIRiT 算法估计敏感度图；MRISliceTransform 通过估计线圈图并生成掩码，更好地加载原始数据\n- 新增 HaarPSI 指标，并对指标进行标准化","2025-06-05T15:20:02",{"id":181,"version":182,"summary_zh":183,"released_at":184},351856,"v0.3.0","- **扩散模型**：SDE 类及求解器、带噪声的数据保真项，新增 EDM 模型  \n- **物理建模**：新增 CASSI、高光谱解混、叠层相位成像以及用于传感器融合的 StackedPhysics 模块  \n- **验证**：在训练器中添加了验证数据集，并支持早停和保存最佳模型功能。  \n- **数据集**：SimpleFastMRISliceDataset、CMRxRecon、NBU 卫星图像数据集  \n- **线性求解器**：新增 BiCGStab、LSQR 和 MINRES 求解器  \n- **自定义模型**：MoDL、VarNet\u002FE2E-VarNet、PanNet","2025-04-12T20:12:13",{"id":186,"version":187,"summary_zh":188,"released_at":189},351857,"v.0.2.2","- 新文档\n- 指标类\n- 高级磁共振成像：支持三维和多线圈\n- 布雷格曼势\n- 高级变换：微分同胚、时间变换\n- 新数据集：科勒图像去模糊\n- L12 先验\n- 支持时序\u002F视频物理模型","2024-12-12T07:48:08",{"id":191,"version":192,"summary_zh":193,"released_at":194},351858,"v.0.2.1","New features:\r\n\r\n- New self-supervised learning losses: advanced Splitting Losses (Noise2Void, Noise2Self, Artifact2Artifact, etc.), Noise2Score, new EquivariantImaging transforms\r\n- New operators: Dynamic MRI, RadioInterferometry, Gamma noise\r\n- New PhysicsGenerators (advanced MRI masking)\r\n- Easy-to-load standard datasets: Fluorescent Microscopy, FastMRI, LIDC, Flickr2k, LSDIR\r\n- Improved Trainer\r\n- Adversarial training losses and examples\r\n- Move to python 3.9","2024-09-03T16:10:14",{"id":196,"version":197,"summary_zh":198,"released_at":199},351859,"v.0.2.0","New features!\r\n\r\n- Physics parameterization for blind inverse + calibration problems\r\n- Random physics generators\r\n- New Trainer\r\n- Metrics\r\n- 3D denoisers\r\n- Patch priors","2024-04-23T14:47:31",{"id":201,"version":202,"summary_zh":203,"released_at":204},351860,"v.0.1.1","New Features\r\n---------------\r\n- Added r2r loss (:gh:`148` by `Brayan Monroy`_) - 30\u002F01\u002F2024\r\n- Added scale transform (:gh:`135` by `Jérémy Scanvic`_) - 19\u002F12\u002F2023\r\n- Added priors for total variation and l12 mixed norm (:gh:`156` by `Nils Laurent`_) - 09\u002F02\u002F2023\r\n\r\n\r\nFixed\r\n---------------\r\n- Fixed issue in noise forward of Decomposable class (:gh:`154` by `Matthieu Terris`_) - 08\u002F02\u002F2024\r\n- Fixed new black version 24.1.1 style changes (:gh:`151` by `Julian Tachella`_) - 31\u002F01\u002F2024\r\n- Fixed test for sigma as torch tensor with gpu enable (:gh:`145` by `Brayan Monroy`_) - 23\u002F12\u002F2023\r\n- Fixed :gh:`139` BM3D tensor format grayscale (:gh:`140` by `Matthieu Terris`_) - 23\u002F12\u002F2023\r\n- Fixed :gh:`136` noise additive model for DecomposablePhysics (:gh:`138` by `Matthieu Terris`_) - 22\u002F12\u002F2023\r\n- Importing `deepinv` does not modify matplotlib config anymore (:gh`1501` by `Thomas Moreau`_) - 30\u002F01\u002F2024\r\n\r\n\r\nChanged\r\n---------------\r\n- Rephrased the README (:gh:`142` by `Jérémy Scanvic`_) - 09\u002F01\u002F2024\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n","2024-02-23T17:07:41",{"id":206,"version":207,"summary_zh":208,"released_at":209},351861,"v.0.1.0","- better network training utils (on-the-fly data generation, etc)\r\n- new SOTA denoisers (diffUNet, SwinIR, etc)\r\n- more diffusion-based algorithms (DPS, DiffPIR)\r\n- HuggingFace integration\r\n- explicit priors (L1Prior, Tikhonov, etc)","2023-12-11T08:05:25",{"id":211,"version":212,"summary_zh":213,"released_at":214},351862,"v0.0.1","First stable release.","2023-07-01T12:06:47"]