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

stylegan2-pytorch - 简单易用的命令行StyleGAN2 Pytorch实现

GithubPytorchStylegan2图像生成开源项目生成对抗网络自注意力

简便的StyleGAN2 Pytorch实现，无需编程，只需使用命令行即可进行训练。支持多GPU与低数据量训练及图像插值视频生成，适合研究人员和开发者。

Guided-pix2pix - 引导式图像转换，双向特征变换的创新应用

Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉

Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法，运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能，生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型，为研究人员提供便利的实验和开发环境。

CycleGAN - 可以从绘画生成照片、将马变成斑马、进行风格转换等的软件。

CycleGANGithubPyTorch图像转换对抗网络开源项目热门预训练模型

CycleGAN 利用循环一致性对抗网络，实现了无需成对输入输出数据的图像到图像的转换。这一技术广泛应用于风格转换、季节变换及更多复杂场景，支持PyTorch实现，并提供丰富的预训练模型。无论是艺术画作到现实照片的转换，还是不同季节间的景观变化，CycleGAN 都能提供令人印象深刻的视觉效果。

pytorch-animeGAN - 基于PyTorch的轻量级GAN实现快速将照片转换为动漫风格

AnimeGANGithub人工智能图像风格转换开源项目深度学习计算机视觉

pytorch-animeGAN是AnimeGAN的PyTorch实现,能够快速将真实照片转换为动漫风格。项目提供Hayao、Shinkai和Arcane等多种预训练模型,支持使用预训练模型进行推理或在自定义数据集上训练。除了图像转换,还支持视频转换和批量处理,并集成色彩迁移模块以保留原始图像颜色。该开源项目为开发者和研究人员提供了便捷的动漫风格转换工具。

pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑

GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率

此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法（如2048x1024），可以将语义标签图转化为真实感图像，或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU，提供详细的安装、测试和训练指南，支持多GPU和自动混合精度训练。

SPIGA - 结合CNN和GNN的人脸对齐与头部姿态估计算法

CNNGithubSPIGA人脸对齐图注意力网络头部姿态估计开源项目

SPIGA是一个结合CNN和GNN优势的人脸对齐和头部姿态估计算法。它能在复杂外观变化下生成合理的人脸形状,并在多个数据集上达到顶尖性能。该项目提供简单的推理框架,便于集成到其他应用中。此外,SPIGA还包含通用的数据加载器和基准测试工具,可用于相关任务的研究开发。

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。

Parts2Whole - 多参考框架实现可控人像生成

GithubParts2Whole人像生成参考框架开源项目深度学习计算机视觉

Parts2Whole提出新型框架,利用多个参考图像生成定制人像。该框架包含语义感知外观编码器和多图像条件生成的共享自注意力机制,能精确选择人体部位实现高度可控生成。项目开源全套代码、模型和数据集,为人像生成研究提供完整解决方案。

PIDM - 人像图像生成技术，支持姿态和外观定制

本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成，并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练，该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南，支持自定义数据集。实验比较显示，该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。

DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合

CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目

DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目，包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南，涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台，助力探索图像生成与转换的多种可能性。

相关项目

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