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joliGEN

集成GAN、扩散和一致性模型的AI图像生成框架

JoliGEN生成式AI图像处理GAN扩散模型Github开源项目

joliGEN是一个集成框架，用于训练自定义的AI图像转换模型。该框架集成了GAN、扩散和一致性模型，可用于配对和无配对的图像转换任务。joliGEN适用于图像生成控制、增强现实和数据集增强等实际场景。它支持快速稳定的训练过程，并提供REST API服务简化部署。凭借丰富的选项和参数，joliGEN可应用于多种图像生成和处理任务。

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介绍相关项目
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。
Imgi.in - AI创新图像生成平台
AI工具AI绘图Imgi.in人工智能创意设计图像生成
Imgi.in是一个先进的AI图像生成平台,提供独特和定制的图像创作能力。该工具集成了前沿生成式AI技术,在模型微调、提示遵循和多图像生成等方面表现卓越。Imgi.in适合不同技能水平的用户,无需编码即可使用,为个人和企业提供高质量、高效率的图像资产生成解决方案。
AI GENIUS - AI驱动的在线图像生成平台 轻松创作独特视觉内容
AI GENIUSAI工具AI绘图人工智能创意设计图像生成
AI GENIUS是一款基于人工智能的在线图像生成平台，能够将文字描述转化为独特的视觉作品。平台支持生成多样化的图像，包括自然风光、抽象艺术、人物肖像和动物等。免费用户每月可生成300张图片，同时提供专业和高级付费计划以获得更多功能。所有生成的图像均可用于个人和商业项目，为内容创作者和设计师提供便捷、灵活的视觉内容创作工具。AI GENIUS致力于帮助用户轻松创造出独特而定制化的图像作品。
Keras-GAN - 多种生成对抗网络（GAN）的Keras实现与教程
GithubKeras-GAN图像生成开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
该项目包含多种Keras实现的生成对抗网络（GAN），如AC-GAN、CycleGAN、Pix2Pix等，基于研究论文，提供核心概念的实现与详细教程。欢迎社区贡献以扩展更多GAN变体。
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。
EigenGAN-Tensorflow - 层级特征分解的生成对抗网络框架
EigenGANGithub人脸生成图像属性编辑开源项目无监督学习生成对抗网络
EigenGAN-Tensorflow是一个基于TensorFlow实现的生成对抗网络框架,采用层级特征分解方法。该项目提供CelebA和Anime数据集的训练测试代码,可生成和操控高质量人脸与动漫图像。通过特征分解实现图像属性的无监督学习和精确控制,支持多GPU训练,并提供预训练模型。此开源项目为GAN研究和开发提供了实用工具。
ddpm-celebahq-256 - 高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型
DDPMGithubHuggingface图像合成图像降噪开源项目无条件图像生成模型深度学习
本项目使用去噪扩散概率模型，实现了高质量的图像合成，借鉴了不平衡热力学，创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配，并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分，在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm，ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型，并提供官方示例用于推理和训练。
AutoStudio - 提升多轮交互图像生成的主体一致性
AutoStudioGithub主体一致性多轮交互式图像生成大语言模型开源项目稳定扩散
AutoStudio是一个创新的多代理框架，专注于解决多轮交互式图像生成中的主体一致性问题。该框架包含主体管理器、布局生成器、监督器和绘图器四个核心组件。通过引入并行U-Net和主体初始化生成方法，AutoStudio实现了连贯多主体图像序列的生成。在CMIGBench基准测试中，该框架在平均Fréchet Inception Distance和平均字符-字符相似度方面分别提升了13.65%和2.83%，展示了其在多轮交互中保持多主体一致性的优异表现。
DoppelGANger - 高保真时间序列数据生成框架
DoppelGANgerGANGithub开源项目数据共享数据隐私时间序列数据
DoppelGANger是一个基于生成对抗网络(GAN)的时间序列数据生成框架。它通过解决长期依赖性和复杂多维关系等挑战,在多个真实数据集上实现了比基准模型高43%的保真度。该框架为网络系统研究提供了一种共享高质量合成数据集的通用方法,有助于推动数据共享实践。DoppelGANger已获得多家公司采用,并提供开源代码实现。
juggernaut-reborn - 生成超现实cyberpunk风格高清人像
APIGithubHuggingfaceJuggernaut RebornModelsLabStable Diffusion图像生成开源项目模型
Juggernaut Reborn是一个文本到图像生成API，专门用于创建超现实和赛博朋克风格的人像。这个工具能生成高度细节化、具有电影感的图像，擅长呈现独特发型、精细妆容和未来感背景。API提供多种可调参数，如图像尺寸和采样数量，允许精确控制输出结果。同时支持负面提示词功能，有助于避免常见的生成问题。
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