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DeepSVG：矢量图形生成与动画的分层网络

DeepSVG向量图形动画深度学习生成网络NeurIPS2020Github开源项目

该项目提供了一种用于SVG图像生成和动画的分层生成网络，附带深度学习SVG数据的库。用户可以获取预训练模型、完整的数据集及其预处理工具。图形用户界面演示了DeepSVG在矢量图动画中的应用。详细介绍了如何克隆存储库、安装依赖和进行训练与推理，为研究人员和开发者提供全面的资源、示例代码和文档，适合从事图形生成和动画的研究与项目开发。

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介绍相关项目
Illustroke - 基于文本提示的智能矢量插图生成工具
AI工具AI绘图Illustroke插图生成矢量图网站设计
Illustroke是一款先进的矢量插图生成器，利用智能技术将文本描述转化为高质量SVG格式图像。系统提供40多种独特风格，生成的插图具有可缩放、易编辑的特点。相较于像素图，Illustroke创建的矢量图文件更小，可无损放大，更适合用于网站插图、标志和图标设计。这一AI设计工具为创作者提供了灵活高效的设计解决方案，满足各种创意需求。
awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述
Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目
展示全面的自监督图表示学习资源，包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现，帮助AI研究者掌握最新技术。
Illustroke - 由文本提示生成高品质矢量插图的AI设计工具
AI创意AI工具AI设计工具AI辅助设计IllustrokeSVG格式创意生成热门矢量插图
Illustroke是一款高效的AI设计工具，可根据文本提示，迅速创建可自定义的矢量插图(SVG)，这些插图支持无损缩放、颜色和形状的修改，适合网站或社交媒体使用，并可高质量打印及应用动画。
AIGS - AI生成图像作为数据源的前沿探索与应用
AI生成图像Github开源项目数据源深度学习综述计算机视觉
AIGS项目系统研究了AI生成图像(AIGC)作为数据源的最新发展。通过对方法和应用的分类,该项目全面概述了AIGC在视觉领域的进展,包括生成模型、神经渲染等技术,以及在2D/3D视觉感知、图像生成和自监督学习等方面的应用。此外,项目整理了相关数据集,为AIGC研究提供了丰富资源。
LinaVG - 高性能2D矢量图形库 支持抗锯齿和SDF渲染
2D矢量图形GithubLinaVG开源库开源项目抗锯齿渲染
LinaVG是一个高效的2D矢量图形库，提供抗锯齿凸形状和线条绘制，以及传统和SDF文本渲染功能。支持渐变、轮廓、阴影等多样化样式选项。通过生成优化缓冲区，可轻松集成到自定义后端。适用于构建即时和保留模式GUI应用，具有线程安全特性。支持多种形状、线条和文本渲染选项，是开发高性能2D图形应用的有力工具。
CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包
CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习
CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点，通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API，并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能，适用于多种图神经网络分析任务。
vis-network - JavaScript网络可视化库 创建交互式网络图
GithubHTML5 Canvasvis-network开源项目数据可视化网络可视化节点和边
vis-network是用于创建交互式网络可视化的JavaScript库。支持自定义节点和边的样式，可流畅处理数千个元素。使用HTML canvas渲染，具备聚类功能，适用于各种现代浏览器。易于使用，是网络数据可视化的有力工具。
Interactive Tutorials on Neural Networks and Deep Learning - 交互式神经网络与深度学习可视化教程平台
AI工具可视化模型编辑器深度学习模型直观学习神经网络
该网站提供神经网络和深度学习的交互式教程，通过直观的可视化模型展示经典算法。用户可借助模块化图表理解数据处理流程，并使用可视化编辑器快速构建模型。实时反馈和错误提示功能提高了学习效率，使复杂的深度学习概念变得更易理解和掌握。
cnn-explainer - 互动可视化工具，帮助用户理解卷积神经网络
CNN ExplainerGeorgia TechGithub交互式可视化卷积神经网络开源项目机器学习教育
CNN Explainer 是一个用于学习卷积神经网络的互动可视化工具，提供实时演示和本地运行功能。用户可以克隆代码库并在本地环境中运行，支持自定义模型和图像类别。该工具由乔治亚理工学院与俄勒冈州立大学合作开发。
diffusion-explainer - 将扩散模型的图像生成过程可视化的交互式工具
Diffusion-ExplainerGithub人机交互可视化工具开源项目机器学习
Diffusion-Explainer是一个交互式可视化工具，用于展示扩散模型的图像生成过程。该工具通过直观的界面呈现生成过程中的每个步骤，使用户能够深入了解模型的内部机制。由乔治亚理工学院和IBM研究院开发的这个开源项目，为AI研究人员和开发者提供了一个分析扩散模型的平台，并提供在线演示功能。
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