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pytorch-animeGAN

基于PyTorch的轻量级GAN实现 快速将照片转换为动漫风格

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。

pix2pix - 利用条件对抗网络的图像到图像翻译实现
Conditional Adversarial NetworksCycleGANGithubImage-to-Image TranslationPyTorchpix2pix开源项目
使用条件对抗网络实现图像到图像翻译,支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果,并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型,并附有详细的安装、训练和测试指南。
DeepImage-an-Image-to-Image-technology - 强大而多样化的图像生成与转换技术集合
CycleGANDeepImageGANGithubImage-to-ImageStyleGAN开源项目
DeepImage是一个综合性的图像生成与转换技术项目,包含多种先进算法如pix2pixHD、pix2pix和CycleGAN等。该项目提供了图像生成演示、理论研究资料和实践指南,涵盖从基础到前沿的生成对抗网络(GAN)技术。DeepImage为研究人员和开发者提供了一个全面的学习和实验平台,助力探索图像生成与转换的多种可能性。
ToonCrafter - 卡通图像插帧生成工具
GithubToonCrafter卡通插值图像处理开源项目生成式AI视频生成
ToonCrafter是一个开源项目,专注于卡通图像插帧生成。它利用预训练的图像到视频扩散模型,可生成最多16帧、分辨率512x320的动画序列。该工具支持稀疏草图引导和基于参考的草图着色功能。项目提供代码和模型权重,为卡通动画创作提供新的可能性。ToonCrafter主要用于研究目的,不对潜在的滥用负责。
fast-style-transfer - 快速将照片和视频转换为名画风格
GithubTensorFlow图像风格化开源项目机器学习视频风格化风格迁移
本项目利用TensorFlow技术,快速将照片和视频转换为多种名画风格。通过深度学习算法实现毫秒级风格迁移,并提供详细文档和示例,适用于研究和开发。项目采用实例归一化和感知损失优化,确保转换效果精美且实时。
AnimeGenius - 多功能AI动漫艺术创作平台
AI工具AI绘画AnimeGenius人工智能动漫生成器图像处理
AnimeGenius是一款综合性AI动漫艺术生成平台,集成文本生成图像、图像转换、3D姿势生成和人脸替换等多种功能。基于先进的稳定扩散模型,该平台能快速生成高质量动漫风格作品。操作界面直观,适合各层次用户使用,无需专业绘画或AI背景。除静态图像外,AnimeGenius还支持动态效果创作,为用户提供多元化的创作空间。
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。
DeepDanbooru - AI动漫图片标签预测工具
DeepDanbooruGithubPythonTensorflow动漫图像标签开源项目训练项目
DeepDanbooru是一个用Python实现的AI工具,用于对动漫风格图片进行标签预测。通过TensorFlow进行训练和评估,支持使用Danbooru数据集或自定义数据集进行操作。
anything-v4.0 - 动漫风格图像生成的高级稳定扩散模型
AI生成Anything V4.0GithubHuggingface动漫风格商业使用开源项目模型稳定扩散
Anything V4是一个面向动漫风格图像生成的潜在扩散模型,通过简单提示即可生成细节丰富的图像。支持danbooru标签以及Gradio Web UI操作,并提供Fantasy.ai商业使用许可。该模型兼容多平台,可导出ONNX、MPS及FLAX/JAX格式,支持简化的Python代码进行图像生成,适合生成动漫人物和风景等多样化内容。
Guided-pix2pix - 引导式图像转换,双向特征变换的创新应用
Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法,运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能,生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型,为研究人员提供便利的实验和开发环境。
AnimationGPT - 基于文本生成战斗风格角色动画的开源项目
AnimationGPTCombatMotionGithubMotionGPT动作数据集开源项目文本生成动画
AnimationGPT是一个开源项目,致力于基于文本生成战斗风格的角色动画。该项目基于MotionGPT技术,开发了首个专用于战斗风格的角色动画数据集CombatMotion。项目提供了经处理的CMP数据集和原始CMR数据集,并使用多种算法训练了模型。通过生成多样化、高质量的战斗动画,AnimationGPT为游戏开发和动画制作领域带来了新的可能性。
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