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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。

DeSRA - GAN超分辨率模型伪影智能检测与消除
DeSRAGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率
DeSRA项目开发了创新方法,用于检测和消除GAN实际场景超分辨率模型中的伪影。该方法能高效识别伪影区域,通过微调策略消除同类伪影,只需少量样本即可。这一技术突破缩小了超分辨率算法在实际应用中的差距,为图像质量提升开辟了新途径。
awesome-ai-art-image-synthesis - AI图像生成与提示工程工具集合
AI ArtDalle2GithubMidJourneyPrompt EngineeringStableDiffusion开源项目
全面介绍Dalle2、MidJourney、StableDiffusion等AI图像生成工具和技术。提供适合初学者和高级用户的实用工具、提示和技巧,以及丰富的资源,包括商业和开源模型、提示工程工具、后处理工具和社区支持。无论是了解如何使用这些工具生成图像,还是寻找灵感和学习资源,这里都能满足需求。
GenerativeAIExamples - 生成式AI示例,快速部署和测试
GithubLangChainNVIDIANeMoRAGTriton开源项目
NVIDIA提供的生成式AI示例,使用CUDA-X软件栈和NVIDIA GPU,展示快速部署、测试和扩展AI模型的方法。包括最新的RAG管道构建技巧、实验性示例和企业应用,支持本地和远程推理,集成流行LLM编程框架,并附有详细开发文档。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
Forgedit - 基于学习和遗忘的文本引导图像编辑方法
ForgeditGithub图像编辑开源项目扩散模型文本引导深度学习
Forgedit是一种新型文本引导图像编辑方法,采用视觉-语言联合优化框架,能在30秒内重建原始图像。该方法在扩散模型的文本嵌入空间中引入向量投影机制,实现身份相似度和编辑强度的独立控制。Forgedit还提出了新的遗忘机制,解决了在单图像上微调扩散模型时的过拟合问题。基于Stable Diffusion构建的Forgedit在TEdBench基准测试中表现优异,CLIP评分和LPIPS评分均超过了之前的最佳方法。
image-gpt - 支持多数据集的生成预训练模型
CIFAR10Fashion-MNISTGithubImage GPTPyTorch开源项目生成式预训练
Image GPT是一个基于生成像素预训练模型(Generative Pretraining from Pixels)的PyTorch实现,支持多种预训练模型和数据集。该项目允许下载预训练模型、量化图像、进行生成预训练和分类微调。它还具有BERT风格的预训练、支持加载OpenAI预训练模型等功能。目前,使用单个NVIDIA 2070 GPU可在Fashion-MNIST上实现高效训练,简化了多种图像数据集上的生成模型训练和应用流程。
StyleGaussian - 基于高斯溅射的即时3D风格迁移技术
3D风格迁移GithubStyleGaussian多视角一致性实时渲染开源项目高斯散射
StyleGaussian是一种基于高斯溅射的3D风格迁移技术,实现了即时风格迁移的同时保持实时渲染和多视图一致性。该项目支持单一风格迁移和多风格插值,为3D场景提供高效的风格化能力。开源实现包括交互式远程查看器、推理渲染和完整训练流程,为相关研究和开发提供了全面资源。
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。
img2img-turbo - 单步图像翻译模型
CycleGAN-TurboGithubimg2img-turbopix2pix-turbo图像转化对抗学习开源项目
通过对单步扩散模型(例如SD-Turbo)进行对抗性学习,img2img-turbo实现了高效的图像翻译。该方法适用于配对和未配对任务,并通过优化生成器架构来提升推理速度和结果多样性。CycleGAN-Turbo和pix2pix-turbo在Sketch2Image和Edge2Image等多个图像翻译任务中均表现出色。
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