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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

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。

cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记

CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉

这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径，从基础编程知识到深度学习，再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源，涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点，适合希望系统提升技术水平的工程师。

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。

Phased-Consistency-Model - 高效文本条件图像生成的新方法

GithubPCM一致性模型图像生成开源项目文本条件深度学习

Phased Consistency Model (PCM)是一种新型图像生成技术,可在少量步骤内生成高质量的文本条件图像。该模型解决了先前一致性模型在文本条件生成中的局限,如灵活性不足、结果不一致以及低步骤效果差等。PCM采用分阶段处理ODE轨迹的方法,提高了训练效率并改善了生成效果。在不同步骤数设置下,PCM均展现出优异性能,为快速图像生成领域提供了新的解决方案。

sige - 提升图像编辑效率的空间增量生成引擎

GithubSIGE卷积优化图像编辑开源项目深度学习生成模型

SIGE是一种空间增量生成引擎，通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟，同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显，在NeurIPS 2022发表，并开源了代码和基准数据集。

caesium-image-compressor - 多格式图像压缩工具保留质量快速减小体积

Caesium Image CompressorGithub图片压缩多语言支持开源软件开源项目跨平台

Caesium Image Compressor是一个跨平台的开源图像压缩工具，支持JPG、PNG和WebP格式。它能在维持图像质量的前提下，有效减小文件大小。该软件适用于Windows、MacOS和Linux系统，为用户提供了便捷的图片处理方案。此外，Caesium还支持多语言界面，欢迎社区参与翻译工作。

awesome-efficient-aigc - AIGC效率优化技术与资源汇总

AIGCGithubLLM开源项目模型压缩量化高效推理

该项目汇集了提高AI生成内容(AIGC)效率的最新技术资源，包括大语言模型(LLMs)和扩散模型(DMs)的优化方法。收录内容涵盖前沿研究论文、代码实现和综述文章，重点关注量化、微调等效率提升技术。这一持续更新的资源库为AIGC领域的研究和开发提供了全面的参考，有助于推动相关技术的进步与落地应用。

PaddleSlim - 深度学习模型压缩工具库PaddleSlim：低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和结构搜索

GithubPaddleSlim剪枝开源项目模型压缩深度学习量化

PaddleSlim是一个深度学习模型压缩的工具库，提供低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和模型结构搜索等策略。支持自动化压缩，量化预测能加速2.5倍，模型体积减少3.9倍。提供YOLOv8自动化压缩示例，并优化了在Nvidia GPU和ARM设备上的性能。适用于视觉和自然语言处理任务。支持PaddlePaddle和PaddleLite多个版本，适合有模型压缩需求的开发者使用。

pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑

GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率

此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法（如2048x1024），可以将语义标签图转化为真实感图像，或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU，提供详细的安装、测试和训练指南，支持多GPU和自动混合精度训练。

PixArt-XL-2-512x512 - 快速生成高分辨率图像的高效能模型

GithubHuggingfacePixart-α开源项目扩散模型文本到图像模型深度学习生成模型

PixArt-α是一个基于Transformer架构的文本到图像生成框架，能够从文本提示生成高分辨率图像，最高可达1024像素。相比于Stable Diffusion v1.5，其训练时间仅为10.8%，大幅降低成本与碳排放。用户偏好评估显示，PixArt-α在实现效率与图像质量方面表现卓越，适用于艺术创作、教育用途及生成模型研究。但需要注意的是，其在图像还原现实性和复杂任务的执行上尚有局限。查看其GitHub或arXiv以了解更多细节。

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