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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
Awesome-Evaluation-of-Visual-Generation - 视觉生成评估方法全面汇总
Github图像生成开源项目生成模型视觉生成评估视频生成评估指标
该资源库汇集了视觉生成评估领域的各种方法。内容涵盖图像和视频生成模型评估、样本质量评估及用户控制一致性评估等多个方面。项目详细介绍了Inception Score、Fréchet Inception Distance等经典指标及最新评估方法。同时收录了视觉生成改进研究和其他相关资源,为该领域研究者提供全面参考。
gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包，支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包，支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型，以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
ParallelWaveGAN - 通过Pytorch实现多种高效声码器模型
GithubHiFi-GANMelGANParallelWaveGAN多扬声器模型实时语音合成开源项目
ParallelWaveGAN项目以非官方形式用Pytorch实现了多种声码器模型，如Parallel WaveGAN、MelGAN等，支持实时语音合成并兼容ESPnet-TTS、NVIDIA's Tacotron2等系统。可帮助用户搭建适应多种语言的声音合成器。
joliGEN - 集成GAN、扩散和一致性模型的AI图像生成框架
GANGithubJoliGEN图像处理开源项目扩散模型生成式AI
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。
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。
rcg - RCG框架实现突破性无条件图像生成性能
GithubPyTorchRCG图像生成开源项目神经网络自监督学习
RCG是一种创新的自监督图像生成框架，在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现，包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具，便于研究人员复现和拓展相关工作。
pytorch-doc-zh - PyTorch深度学习库中文文档与教程，支持GPU和CPU优化
GPUGithubPyTorchtensor库中文文档开源项目深度学习
提供最新的PyTorch中文文档与教程，涵盖深度学习和张量优化，支持GPU和CPU。包括2.0版本中文翻译、最新英文教程和文档，以及丰富的学习资源和社区支持，适合希望深入了解和使用PyTorch的中文用户。
gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目
GithubPyTorchgpt-fast开源项目性能优化文本生成模型量化
gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。
pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集
GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习
pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块（如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等）、GPU友好的测试时增强（TTA）、大图像推理及常用方法，支持多种损失函数，并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。
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