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stylegan2-ada-pytorch

针对小数据集优化的StyleGAN2实现框架

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。

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。
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。
muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架
AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目
muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型,支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程,包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法,为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。
stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型,支持多样化创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术,它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体,包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域,但存在一些局限性,如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途,不应用于生成有害或违法内容。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑
Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉
diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架,用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型,支持FFHQ、LSUN等数据集,实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本,为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。
Counterfeit-V2.5 - 先进的动漫风格AI图像生成模型 支持多样化场景和角色创作
AI绘画Counterfeit-V2.5GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫风格开源项目文本生成图像模型
Counterfeit-V2.5是一款开源的动漫风格AI图像生成模型,能够创作多样化的动漫场景和角色。该模型支持日常生活、校园、传统和现代等丰富场景类型,可精确捕捉角色细节和情感。模型采用提示词系统,允许用户精确控制生成内容。Counterfeit-V2.5适用于动漫创作者和爱好者,是一个实用的AI辅助创作工具。
gan-compression - 条件生成对抗网络的高效压缩技术
GAN CompressionGithub图像生成开源项目性能优化条件生成对抗网络模型压缩
GAN Compression项目提出了一种通用的条件生成对抗网络压缩方法,可将pix2pix、CycleGAN等模型的计算量减少9-29倍,同时保持视觉质量。该方法适用于多种生成器架构和学习目标,支持配对和非配对数据。项目开源了预训练模型、演示和教程,便于研究和应用。
Arc2Face - 生成人脸图像的模型
Arc2FaceGithubID相似性Stable Diffusion人脸模型开源项目高质量图像生成
Arc2Face利用ArcFace嵌入实现快速生成高质量人脸图像。训练于大规模WebFace42M数据集,具备优越的ID相似性和多输入模式扩展性。结合Stable Diffusion,支持ControlNet控制姿态,适用多平台。提供安装和使用指南及加速推理选项,确保灵活高效应用。
ganilla - 基于生成对抗网络的图像到插画转换模型
GANILLAGithubPyTorch实现图像转插图开源项目生成对抗网络风格迁移
GANILLA是一个开源项目,专注于图像到插画的风格转换。该模型基于生成对抗网络,通过独特的网络架构实现了高质量的插画风格生成。项目提供PyTorch实现、预训练模型和使用指南,支持多种数据集和应用场景。GANILLA在保留原始图像内容的同时,能够生成多样化的插画效果,为图像风格转换研究提供了新的思路和工具。
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