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DeepDanbooru

AI动漫图片标签预测工具

DeepDanbooru是一个用Python实现的AI工具,用于对动漫风格图片进行标签预测。通过TensorFlow进行训练和评估,支持使用Danbooru数据集或自定义数据集进行操作。

DeepLabCut - 无标记动物姿态估计工具箱
DeepLabCutGithub动物姿态估计开源工具箱开源项目神经科学应用行为追踪
DeepLabCut是一个无标记动物姿态估计工具箱。此工具适用于各类动物行为的分析,并通过TensorFlow和PyTorch加强模型训练功能。它整合了多种新技术,如MobileNetV2s与EfficientNets,有效提升了效率与准确性。项目提供多语种文档与在线课程,方便用户快速掌握实时多动物追踪及三维姿态估计技术。DeepLabCut已应用于多种场合并获得验证,通过社区持续的优化适用于从神经科学到生态研究的广泛领域。
DeepMoji - 情感分析模型,基于12亿推文训练,支持迁移学习与多情感预测
DeepMojiGithubKerastorchMoji开源项目情感分析机器学习
DeepMoji是一个情感分析模型,基于12亿推文数据训练,可通过迁移学习在多种情感任务中表现出色。项目包含代码示例和预训练模型,兼容Python 2.7和Keras框架,适用于情感预测和文本编码。还提供了PyTorch实现,用户可使用不同模块进行数据处理、模型微调和测试。
ImageAI - 使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能的开源Python库
GithubImageAI对象检测开源项目深度学习自定义模型训练计算机视觉
ImageAI是一款开源的Python库,帮助开发者使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能。该库支持图像预测、目标检测、视频检测及对象跟踪等多种功能。新版本引入了PyTorch后端和TinyYOLOv3模型训练,提升了性能并扩展了功能。用户还可以训练自定义模型识别新对象。有关如何安装和使用ImageAI的详细信息,请参阅项目文档和指南。
animeBuilder - AI驱动的在线动漫风格转换与艺术图像生成平台
AI工具AI绘图AnimeBuilder动漫风格图像转换在线工具
animeBuilder为用户提供免费、高效的在线AI工具,实现图片动漫风格转换和文本艺术图像生成。无需注册,即可享受专业级创作体验。该平台助力设计师提升效率,激发产品创意灵感。注重用户隐私保护,不存储个人信息。animeBuilder持续优化服务,致力于为创作者提供更优质的在线工具。
AnimeGANv3 - 使用AnimeGANv3实现高效的照片动画转换
AnimeGANv3Github动漫风格转换图像处理开源项目深度学习生成对抗网络
AnimeGANv3是一种新型双尾生成对抗网络,能够快速将照片转换为各种动画风格。支持的风格包括油画、可爱、8bit和素描等。最新更新提供了面部到油画风格的新模型,并且在多个平台上提供了在线演示和使用指南,适用于不同操作系统和设备。该工具不仅易于安装和使用,还支持高效推理和视频动画转换,满足爱好者和专业人士的需求。
anime-api - 全面整合的动漫API开发工具包
API包装器Anime APIGithubPython库动漫相关API开源项目
anime-api是一个综合性动漫API集成项目,整合了多个免费的动漫相关接口。该项目提供图片、事实、名言和角色等多方面的数据访问,接口设计直观且易用。开发者只需简单的代码即可获取丰富的动漫信息,有效提升开发效率。项目持续更新维护,定期添加新的API支持,确保合法合规使用。
STRANGER-ANIME - 利用Huggingface API的数字艺术创作工具
AI绘图GithubHuggingface人工智能图像生成开源项目模型深度学习
项目使用Huggingface API生成逼真的数字艺术图像,通过关键词组合生成细致且富有情感的视觉效果。用户可以根据需要调整诸如头发颜色、眼睛颜色和雨天等图像细节,实现个性化艺术创作,适用于艺术设计和视觉表达等领域,展示出现代AI在视觉艺术中的应用能力。
DeepMode - AI角色定制和数字艺术生成工具
AI克隆AI工具AI绘图AI角色创建DeepMode图像生成
DeepMode专注于AI角色定制和数字艺术生成。平台支持多种风格创作,包括真实、数字和动漫。用户可将个人照片转化为AI角色,生成独特数字图像。提供表情变换和参考图像重创等功能,确保私密安全的创作环境。DeepMode为AI驱动的创意探索提供了便捷工具。
talking-head-anime-demo - 从单张图片生成的动漫角色头部动画
GithubTalking Head Anime人工智能动画头部动画开源项目神经网络
该项目包含两个应用程序:手动操控器和动画师。手动操控器通过调整滑块为动漫角色摆姿势;动画师利用网络摄像头捕捉人类头部运动,并同步到动漫角色。项目需要高性能Nvidia GPU和特定的依赖项,支持在Google Colab上运行。用户也可以使用Anaconda重建Python环境,并下载所需模型和数据进行演示。
wd-eva02-large-tagger-v3 - 开源图像标签分类模型 支持评级角色和通用标签
GithubHuggingfaceONNXtimm图像标注开源项目数据集模型深度学习模型
WD EVA02-Large Tagger v3是一个开源的图像标签分类模型,支持评级、角色和通用标签分类。该模型基于Danbooru数据集训练,涵盖720万张图像。采用JAX-CV和timm库实现,支持ONNX推理,兼容性强。模型在验证集上达到0.4772的F1分数,支持批量推理,并提供了timm、ONNX和JAX等多种接口示例。最新版本更新了训练数据和标签至2024年2月,适用于图像分类、内容审核等多种应用场景,为开发者提供了实用的图像分析工具。
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