AttGAN-Tensorflow

精准控制的人脸属性编辑框架

AttGAN 人脸属性编辑深度学习生成对抗网络图像处理 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

PaddleGAN - 基于PaddlePaddle的开源GAN框架支持快速开发和部署

GithubPaddleGAN图像生成开源项目生成对抗网络超分辨率风格迁移

PaddleGAN是基于PaddlePaddle开发的开源GAN框架,实现了多种经典和前沿GAN模型。框架支持快速开发和部署GAN应用,适用于学术研究和工业应用。主要功能包括图像翻译、人脸编辑、视频修复等,并提供详细教程和在线体验。PaddleGAN持续更新最新GAN技术,为开发者提供高效易用的GAN开发工具。

PortraitGen-code - 肖像视频编辑技术，结合多模态生成模型

3D重建GithubPortraitGen多模态生成开源项目视频编辑风格迁移

这个项目实现了一种创新的肖像视频编辑方法，采用多模态生成模型来实现统一且高表达力的风格转换，能够处理单目RGB视频中的文本和图像驱动的高质量编辑以及光照调整，从而提高面部结构呈现的质量。

deepface - 面部识别与属性分析Python框架

DeepFaceGithub人脸属性分析人脸识别年龄预测开源项目表情识别

deepface是一个综合多模态面部识别和属性分析的Python框架，整合了多种先进模型，如VGG-Face、FaceNet等，实现了从面部检测到验证的自动化处理流程，支持简单到复杂的面部识别任务，适用于多种应用场景。

tensorflow-101 - 面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用的深度学习教程

GithubTensorFlow年龄和性别预测开源项目情感识别深度学习面部识别

该项目提供详尽的深度学习教程，包括面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用。用户可以获取源代码和逐步教程，并使用Kaggle数据集进行训练。涵盖先进的识别模型如VGG-Face、FaceNet和DeepFace，适用于大规模数据集。此项目为深度学习开发者提供全面的学习资源，从基础到实战。

stylegan2-ada-pytorch - 针对小数据集优化的StyleGAN2实现框架

GANGithubPyTorchStyleGAN2-ADA图像生成开源项目生成对抗网络

StyleGAN2-ADA-PyTorch是StyleGAN2的PyTorch实现版本,专为小数据集训练优化。它采用自适应判别器增强技术,提高了训练稳定性。该框架保持了原TensorFlow版本的功能,同时改进了性能和兼容性。预训练模型涵盖人脸、动物等多个领域,为GAN的新应用探索奠定基础。

AOT-GAN-for-Inpainting - 基于聚合上下文变换的高分辨率图像修复技术

AOT-GANGithub上下文转换图像修复开源项目生成对抗网络高分辨率

AOT-GAN for Inpainting项目提出了一种创新的图像修复模型，旨在解决高分辨率图像中大面积缺失区域的修复问题。该模型结合了聚合上下文变换(AOT)块和SoftGAN技术，分别增强了上下文推理能力和纹理合成质量。AOT块能够有效捕捉远距离上下文信息和丰富的特征模式，而SoftGAN则通过改进判别器训练，提高了真实和合成图像细节的识别能力。这种方法在面部、物体和场景图像的高质量修复上取得了显著成效。

JGAN - Jittor框架上27种GAN模型的实现与加速对比

GANGithubJittorPyTorch人工智能开源项目深度学习

JGAN项目在Jittor深度学习框架上实现了27种经典生成对抗网络(GAN)模型,包括ACGAN、CycleGAN和DCGAN等。相比PyTorch,这些模型平均加速185%,最高达283%。项目提供详细使用说明和性能对比数据,为GAN研究和应用开发提供全面的模型库支持。

iGAN - 交互式图像生成工具，通过用户编辑实时生成图像

GANGithubiGAN交互式图像生成图像翻译开源项目深度生成模型

系统采用深度生成模型（如GAN和DCGAN），提供智能绘图界面，支持用户通过简单笔触实时生成逼真图像样本。用户可通过颜色和形状的画笔进行编辑，系统自动生成符合编辑的图像。此外，该系统也是一种交互式视觉调试工具，帮助开发者理解和可视化深度生成模型的能力与局限性。

Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成

3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像

Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型，生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练，包括几何引导模型和高斯头像模型，能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案，可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。

facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目

FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型

FaceNet，一个基于TensorFlow的开源面部识别项目，采用最新的深度学习技术和数据集（如CASIA-WebFace和VGGFace2）开发。其准确率可达99.65%，并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。

相关项目

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