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PaddleGAN

基于PaddlePaddle的开源GAN框架 支持快速开发和部署

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。

Paddle - 拥有先进技术和丰富功能的工业平台
GithubPaddlePaddle工业平台开源项目模型训练深度学习高性能推理引擎
PaddlePaddle是中国首个自主研发并开源的深度学习平台,提供先进技术和多样功能,包括核心框架、模型库、开发工具和服务平台。该平台广泛应用于制造、农业、企业服务等行业,已服务超过1070万开发者和23.5万企业,生成86万个模型。PaddlePaddle支持超大规模训练、兼容第三方模型、提供高性能推理引擎,并拥有丰富的行业模型库和开源资源,推动AI商业化。
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。
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。
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。
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络(GAN)如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练,支持多种深度学习框架,如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore,未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南,并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员,项目中展示了技术实现的详细结果,还提供了参考文献和讨论资源。
Gan AI Playground - 生成对抗网络技术的在线实验平台
AIAI工具Gan人工智能深度学习生成对抗网络
Gan AI Playground是一个专注于生成对抗网络(GAN)技术的在线实验平台,为AI从业者提供互动环境以探索、测试和优化各种GAN模型。平台集成了预训练模型、可视化工具和实时生成功能,有助于深入理解GAN的工作原理和应用潜力。从图像生成到风格迁移,Gan AI Playground为GAN技术的学习和创新提供便捷实验环境。
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。
gigagan-pytorch - 最新生成对抗网络GigaGAN的实现,优化训练收敛和模型稳定性
AdobeGigaGANGithubLAIONPyTorchStabilityAI开源项目
gigagan-pytorch项目实现了Adobe最新的生成对抗网络GigaGAN,优化了跳层激励和辅助重建损失,以提升训练收敛速度和模型稳定性。项目支持高分辨率上采样器,具备混合精度和多GPU训练功能。适合寻求高效稳定GAN训练的开发者和研究人员。可加入Discord社区,与LAION合作获取更多支持。
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。
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