anycost-gan

高效灵活的GAN模型实现实时图像生成与编辑

Anycost GAN 图像合成交互式编辑计算成本 StyleGAN2 Github 开源项目

Anycost GAN是一种新型生成对抗网络,可在不同计算资源下生成一致的高质量图像。该模型支持多分辨率和自适应通道训练,实现实时图像编辑。项目提供预训练模型、演示和评估代码,方便研究人员和开发者探索高效GAN技术。

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译

CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。

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。

hifi-gan - 基于GAN技术的语音合成技术

GithubHiFi-GAN开源项目效率生成对抗网络语音合成高保真

HiFi-GAN是一个开源项目，基于GAN技术，提供高保真且高效的语音合成解决方案。它不仅提供预训练模型，还能适应多种语音数据集，并支持灵活的配置选项。欢迎访问官方演示网站体验语音样本。

DCLGAN - 无监督图像转换的双重对比学习方法实现更真实几何变换

DCLGANGithub图像转换对比学习开源项目无监督学习生成对抗网络

DCLGAN是一种新型无监督图像到图像转换模型，采用双重对比学习方法。相比CycleGAN，它能实现更真实的几何变换；相比CUT，具有更高的稳定性和性能。DCLGAN适用于多种图像转换任务，如猫狗互换和马斑马互换。项目提供了预训练模型和使用指南，便于研究者进行实验和评估。

GFPGAN - 提升图像细节和自然效果的实用人脸修复算法

AI绘图GFPGANGithub图像处理开源项目生成式对抗网络面部修复

GFPGAN利用预训练的StyleGAN2等人脸生成网络进行盲人脸修复。项目提供多种在线演示，包括Huggingface Gradio和Colab，支持增强背景区域，适用于各种质量的图像输入。最新1.4版本生成更多细节并保持身份一致性。无需CUDA扩展的清洁版本适用于多平台运行。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类

Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目

该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。

stylegan2-ada-pytorch - 针对小数据集优化的StyleGAN2实现框架

GANGithubPyTorchStyleGAN2-ADA图像生成开源项目生成对抗网络

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。

AnyDoor - 实现对象级图像灵活定制和编辑

AnyDoorGithub图像定制开源项目深度学习目标级处理零样本学习

AnyDoor是一种零样本对象级图像定制技术，实现灵活的图像编辑。它能将参考对象无缝插入目标图像，保持风格一致性和真实感。项目提供训练和推理代码、预训练模型及在线演示。AnyDoor适用于虚拟试穿、换脸等任务，也可作为区域到区域生成任务的基础模型。该技术为图像编辑和生成领域提供了新的可能性。

GAN-Inversion - GAN逆映射技术的最新进展及应用综述

3D生成对抗网络GAN InversionGithubStyleGAN图像合成开源项目潜在空间编辑

GAN-MNIST - TensorFlow实现的GAN模型生成MNIST手写数字图像

GANGithubMNISTTensorFlow图像生成开源项目深度学习

此项目展示了使用TensorFlow实现生成对抗网络(GAN)处理MNIST手写数字数据集。项目包含模型定义、训练脚本和图像处理工具，支持MNIST和CelebA人脸数据集。通过生成样本的可视化结果，展示了GAN生成逼真手写数字图像的能力。项目代码复现了Theano版本的实现，为开发者提供了学习和实践GAN技术的参考资源。

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