gan-compression

条件生成对抗网络的高效压缩技术

GAN Compression 图像生成模型压缩条件生成对抗网络性能优化 Github 开源项目

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。

文档

latent-consistency-model - 高效快速的少步推理图像合成模型

AI绘图GithubLatent Consistency Models图像生成开源项目扩散模型深度学习

Latent Consistency Models (LCM) 是一种创新的图像生成技术,通过将分类器自由引导蒸馏到模型输入中,实现高效的少步推理。LCM支持文本到图像和图像到图像的生成,在极短时间内生成高质量图像,同时提供多种易用的演示。该技术在保持图像质量的同时显著缩短推理时间,为实时图像生成提供了新的可能性。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - 高性能代码模型的多版本量化优化支持多种硬件推理应用

DeepSeek-CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型压缩量化模型

本项目针对DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct模型进行量化优化，提供20多种GGUF格式文件，大小从6GB到17GB不等。采用llama.cpp的imatrix技术实现高效压缩，同时保持模型性能。用户可根据硬件条件选择适合的版本，支持NVIDIA、AMD等平台的深度学习推理。

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。

pytorch-animeGAN - 基于PyTorch的轻量级GAN实现快速将照片转换为动漫风格

AnimeGANGithub人工智能图像风格转换开源项目深度学习计算机视觉

pytorch-animeGAN是AnimeGAN的PyTorch实现,能够快速将真实照片转换为动漫风格。项目提供Hayao、Shinkai和Arcane等多种预训练模型,支持使用预训练模型进行推理或在自定义数据集上训练。除了图像转换,还支持视频转换和批量处理,并集成色彩迁移模块以保留原始图像颜色。该开源项目为开发者和研究人员提供了便捷的动漫风格转换工具。

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。

DMD2 - 改进分布匹配蒸馏的快速图像合成技术

AI绘图DMD2Github图像生成开源项目文本生成图像模型蒸馏

DMD2是一种改进的分布匹配蒸馏技术，用于快速图像合成。通过消除回归损失、集成GAN损失和支持多步采样，该技术显著提升了图像生成的质量和效率。在ImageNet-64x64和COCO 2014数据集上，DMD2的FID评分超越原始模型，同时将推理成本降低500倍。此外，DMD2还能生成百万像素级图像，在少步方法中展现出卓越的视觉效果。

BigVGAN - 大规模训练的通用神经网络声码器

BigVGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成音频处理

BigVGAN是一个通过大规模训练实现的通用神经网络声码器。它可高质量合成多语言语音、环境声音和乐器声音等多种音频。项目提供多个预训练模型，支持44kHz采样率和512倍上采样比率。BigVGAN集成自定义CUDA内核，在单个A100 GPU上推理速度提升1.5-3倍。

distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成

DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率

DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。

photo2cartoon - 将真实照片转化为卡通风格图像的AI工具

CycleGANGithubPhoto to CartoonU-GAT-IT人像卡通化小视科技开源项目

photo2cartoon项目使用AI技术将真实照片转换为卡通风格图像，通过unpaired image translation方法实现无需成对数据的图像转换。项目采用CycleGAN与U-GAT-IT模型，并结合自研的Soft-AdaLIN归一化方法和Face ID Loss，使生成的卡通画既具有卡通的简洁风格，又保留了清晰的身份特征。用户可通过微信小程序和在线平台体验该技术，并获取开源资源和详细教程进行本地测试和训练。

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