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pytorch-fid

生成对抗网络图像质量评估工具

FIDPyTorchGANsFréchet Inception DistanceTensorflowGithub开源项目

pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络（GAN）样本质量的Fréchet Inception Distance（FID）分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch，确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层，适应不同的数据集，还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息，便于进行多模型比较，适合研究和开发高质量图像生成模型。

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介绍相关项目
torch-fidelity - PyTorch生成模型评估指标库
GithubPyTorch开源项目性能指标扩展性生成模型评估高效计算
torch-fidelity是一个开源的PyTorch库，提供多种生成模型评估指标的实现。该库支持ISC、FID、KID、PRC和PPL等指标，特点是计算精确、效率高且易于扩展。它通过特征共享和缓存机制优化性能，适用于学术研究和模型训练中的实时评估。torch-fidelity还支持自定义，可适应不同的数据类型和模型结构。
clean-fid - 准确评估生成模型的标准化指标库
FIDGithubclean-fid图像处理开源项目数据集统计生成模型评估
clean-fid是一个用于评估生成模型的开源工具库,致力于解决FID计算中的不一致问题。通过精确处理图像重采样和压缩等细节,该库确保了不同方法、论文和团队之间FID分数的可比性。clean-fid支持计算FID和KID指标,提供多个常用数据集的预计算统计数据,操作简便。它旨在为生成模型评估提供标准化和可靠的解决方案,提高了评估结果的准确性和可重复性。
IQA-PyTorch - 纯Python和PyTorch图像质量评估工具箱
GPU加速GithubIQAPyTorch图像质量评估开源项目纯Python
IQA-PyTorch是一款基于纯Python和PyTorch的图像质量评估工具箱，支持多种主流全参考和无参考评估指标。通过GPU加速，评估速度优于Matlab实现，用户可通过命令行或代码进行图像质量评估。该工具箱还支持作为损失函数使用，提供便捷的基准数据集下载和详细文档，适用于评估各种场景。定期更新及多种预训练模型让它成为图像质量评估的理想选择。详情请查阅文档和示例代码。
gan - 开源生成对抗网络框架
GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标，支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用，包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用，为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。
gigagan-pytorch - 最新生成对抗网络GigaGAN的实现，优化训练收敛和模型稳定性
AdobeGigaGANGithubLAIONPyTorchStabilityAI开源项目
gigagan-pytorch项目实现了Adobe最新的生成对抗网络GigaGAN，优化了跳层激励和辅助重建损失，以提升训练收敛速度和模型稳定性。项目支持高分辨率上采样器，具备混合精度和多GPU训练功能。适合寻求高效稳定GAN训练的开发者和研究人员。可加入Discord社区，与LAION合作获取更多支持。
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。
stylegan2-pytorch - 简单易用的命令行StyleGAN2 Pytorch实现
GithubPytorchStylegan2图像生成开源项目生成对抗网络自注意力
简便的StyleGAN2 Pytorch实现，无需编程，只需使用命令行即可进行训练。支持多GPU与低数据量训练及图像插值视频生成，适合研究人员和开发者。
JGAN - Jittor框架上27种GAN模型的实现与加速对比
GANGithubJittorPyTorch人工智能开源项目深度学习
JGAN项目在Jittor深度学习框架上实现了27种经典生成对抗网络(GAN)模型,包括ACGAN、CycleGAN和DCGAN等。相比PyTorch,这些模型平均加速185%,最高达283%。项目提供详细使用说明和性能对比数据,为GAN研究和应用开发提供全面的模型库支持。
pytorch-generative - PyTorch生成模型开发的全能助手
GithubPyTorch图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
pytorch-generative是一个强大的Python库，为PyTorch生成模型开发提供全方位支持。该库包含SOTA生成模型的参考实现、常用模块的抽象、实用的训练调试工具，以及TensorBoard集成功能。支持自回归模型、变分自编码器等多种算法，并提供简洁API和完善文档，有效提升生成模型的开发和复现效率。
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。
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