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AttGAN-Tensorflow

精准控制的人脸属性编辑框架

AttGAN-Tensorflow是一个开源的人脸属性编辑框架,基于深度学习技术实现。该项目允许精确控制并编辑人脸图像的特定属性,如发型、眼镜和胡须等。AttGAN支持高达40种属性的编辑和高分辨率图像处理。项目提供完整的TensorFlow实现、预训练模型和数据准备脚本,便于研究人员和开发者进行实验和应用。凭借其出色的性能和灵活性,AttGAN在人脸属性编辑领域具有重要价值。

EigenGAN-Tensorflow - 层级特征分解的生成对抗网络框架
EigenGANGithub人脸生成图像属性编辑开源项目无监督学习生成对抗网络
EigenGAN-Tensorflow是一个基于TensorFlow实现的生成对抗网络框架,采用层级特征分解方法。该项目提供CelebA和Anime数据集的训练测试代码,可生成和操控高质量人脸与动漫图像。通过特征分解实现图像属性的无监督学习和精确控制,支持多GPU训练,并提供预训练模型。此开源项目为GAN研究和开发提供了实用工具。
gan - 开源生成对抗网络框架
GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标,支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用,包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用,为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。
PSGAN - 姿势和表情鲁棒的空间感知妆容迁移技术
GithubPSGAN人脸识别妆容迁移开源项目深度学习计算机视觉
PSGAN是一种新型的妆容迁移技术,能够在不同姿势和表情下实现精确的妆容转移。该技术利用空间感知GAN架构,支持高度定制化的妆容效果,并能保留细节。PSGAN不仅适用于静态图像,还可应用于视频中的实时妆容迁移,为计算机视觉和美妆行业带来新的研究方向。项目还增加了使用拉普拉斯变换的高分辨率人脸支持功能,进一步提升了技术的应用范围和效果。PSGAN的开源代码支持GPU推理和训练,为研究者和开发者提供了便利的实验环境。
Talk-to-Edit - 基于自然语言的AI人脸精细编辑技术
CelebA-DialogGithubStyleGAN2Talk-to-Edit人脸编辑对话系统开源项目
Talk-to-Edit是一个基于自然语言对话的人脸编辑系统,可精细调整刘海、眼镜、胡须、微笑和年龄等五种面部特征。该系统整合了语言理解和图像生成技术,支持128x128和1024x1024分辨率的图像处理。项目还发布了CelebA-Dialog数据集,为视觉-语言人脸任务研究提供资源。
GFPGAN - 提升图像细节和自然效果的实用人脸修复算法
AI绘图GFPGANGithub图像处理开源项目生成式对抗网络面部修复
GFPGAN利用预训练的StyleGAN2等人脸生成网络进行盲人脸修复。项目提供多种在线演示,包括Huggingface Gradio和Colab,支持增强背景区域,适用于各种质量的图像输入。最新1.4版本生成更多细节并保持身份一致性。无需CUDA扩展的清洁版本适用于多平台运行。
DragGAN - 基于交互点的生成图像操作
DragGANGANGithubPyTorchSIGGRAPH 2023StyleGAN3开源项目
DragGAN项目介绍了一种基于交互点操作的生成图像技术,可以在生成图像流形上进行精确调整。内容包括技术实现步骤如安装依赖、运行Docker、下载预训练权重和使用GUI进行图像编辑。该项目关键是集成了StyleGAN3和部分StyleGAN-Human代码,提供一个在Linux和Windows系统上高效运行的图像编辑工具。代码遵循CC-BY-NC许可,部分源代码基于Nvidia Source Code License。
ArtGAN - 深度学习驱动的艺术品生成与分类开源项目
ArtGANGithub图像分类开源项目数据集深度学习艺术生成
ArtGAN是一个融合深度学习与艺术的开源项目,专注于艺术作品的生成和分类。项目包含WikiArt数据集、改进的ArtGAN模型用于条件合成图像和艺术品,以及深度卷积网络用于绘画分类。通过生成高质量肖像画,ArtGAN展示了AI在艺术领域的应用潜力。该项目不仅为学术研究提供了重要资源,还为艺术创作和鉴赏开拓了新视角。项目由三个主要部分组成:精炼的WikiArt数据集、用于条件合成图像的改进ArtGAN模型,以及用于绘画分类的深度卷积网络。这些组件共同构成了一个全面的艺术智能研究平台,为探索AI与艺术的交叉领域提供了有力支持。
Fast-AgingGAN - 基于CycleGAN的高效人脸年龄转换模型
CycleGANFast-AgingGANGithub人脸老化图像转换开源项目深度学习模型
Fast-AgingGAN是一个基于CycleGAN的人脸年龄转换深度学习模型,支持年轻和老年面孔的双向转换。该模型在GTX1080上处理512x512图像时可达到66fps的速度,无需单独的人脸检测步骤。项目提供预训练模型和自定义训练选项,可使用CACD或UTK faces数据集。通过简单的命令行操作即可实现人脸年龄转换,并可通过Tensorboard监控训练过程。
GAN-MNIST - TensorFlow实现的GAN模型生成MNIST手写数字图像
GANGithubMNISTTensorFlow图像生成开源项目深度学习
此项目展示了使用TensorFlow实现生成对抗网络(GAN)处理MNIST手写数字数据集。项目包含模型定义、训练脚本和图像处理工具,支持MNIST和CelebA人脸数据集。通过生成样本的可视化结果,展示了GAN生成逼真手写数字图像的能力。项目代码复现了Theano版本的实现,为开发者提供了学习和实践GAN技术的参考资源。
anycost-gan - 高效灵活的GAN模型实现实时图像生成与编辑
Anycost GANGithubStyleGAN2交互式编辑图像合成开源项目计算成本
Anycost GAN是一种新型生成对抗网络,可在不同计算资源下生成一致的高质量图像。该模型支持多分辨率和自适应通道训练,实现实时图像编辑。项目提供预训练模型、演示和评估代码,方便研究人员和开发者探索高效GAN技术。
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