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

insightface - 综合人脸分析开源工具库

GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习

InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。

FotoPhoto - 开源AI图像模型实现照片级写实与艺术创作

GithubHuggingfaceStable Diffusion人像写真图像生成开源项目模型艺术创作风景摄影

FotoPhoto通过结合Foto Assisted Diffusion与FennPhoto两个模型的技术特点，在图像生成领域实现了突破。这个开源模型可生成包括人像、风景、食物在内的多类型图像，在保持照片级写实效果的同时，也能呈现艺术化风格。其特色在于面部细节和皮肤纹理的精确渲染，以及对整体画面氛围的把控。

openface - 基于深度神经网络的开源免费人脸识别库

API文档GithubOpenFace开源项目深度神经网络面部识别

OpenFace是一个免费开源的人脸识别库，利用深度神经网络技术，支持批量图像表示生成、实时网络演示、图像比较、网络输出可视化和分类器训练等功能。核心代码和模型文件由卡内基梅隆大学开发，并在Apache 2.0许可下发布。该项目获得NSF、Intel、Google等机构的资助，广泛应用于移动应用和学术研究，提供全面的API文档和社区支持。

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译

CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。

DCLGAN - 无监督图像转换的双重对比学习方法实现更真实几何变换

DCLGANGithub图像转换对比学习开源项目无监督学习生成对抗网络

DCLGAN是一种新型无监督图像到图像转换模型，采用双重对比学习方法。相比CycleGAN，它能实现更真实的几何变换；相比CUT，具有更高的稳定性和性能。DCLGAN适用于多种图像转换任务，如猫狗互换和马斑马互换。项目提供了预训练模型和使用指南，便于研究者进行实验和评估。

Awesome-Avatars - 人类头像技术最新进展资源列表

3D建模Github人体头像开源项目深度学习神经渲染计算机视觉

该项目汇总了人类头像技术领域的最新进展，包括生成、重建、编辑等方面的重要论文和开源代码。涵盖头像生成、单人重建、视图合成、网格重建、文本生成头像、头像交互、动作生成等子领域。每项成果均提供论文链接、代码仓库和项目主页，便于研究人员快速了解和应用这些前沿技术。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类

Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目

该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。

Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用

3D建模Github人体视频生成人工智能开源项目深度学习计算机视觉

Human-Video-Generation项目收录了2018年以来人工智能视频生成领域的重要研究成果。该项目涵盖面部重演、动作迁移和语音驱动动画等多个方向，提供了前沿论文、代码实现和演示视频。从早期的PSGAN到最新的Real3D-Portrait，项目全面展示了AI视频生成技术的快速进展，为相关领域的研究者和开发者提供了丰富的参考资源。

fast-style-transfer - 快速将照片和视频转换为名画风格

GithubTensorFlow图像风格化开源项目机器学习视频风格化风格迁移

本项目利用TensorFlow技术，快速将照片和视频转换为多种名画风格。通过深度学习算法实现毫秒级风格迁移，并提供详细文档和示例，适用于研究和开发。项目采用实例归一化和感知损失优化，确保转换效果精美且实时。

Attend-and-Excite - 文本到图像扩散模型中的注意力机制优化

AIAttend-and-ExciteGithubStable Diffusion图像生成开源项目跨注意力

研究表明，当前的文本到图像生成模型在特定语义表达方面存在不足。为解决这一问题，提出了基于注意力机制的语义护理（Generative Semantic Nursing, GSN）方法。此方法通过在推理过程中调整模型的交叉注意单元，使生成的图像更准确地反映输入文本中的多个对象和属性。相比其他方法，该技术在各种文本提示下表现出更高的语义忠实度，并提供详细的实现步骤和代码，以便研究人员进行实验与复现。

相关项目

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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