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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。

DALLE-pytorch - 文本到图像转换的先进实现
DALL-EGithubPytorch图像生成开源项目文本到图像转换自动编码器
基于OpenAI的DALL-E以及CLIP技术,DALLE-pytorch是一种开源的AI解决方案,可将文本高效转化为图像。该工具在Pytorch框架下开发,支持包括OpenAI预训练的VAE在内的多种训练模式。DALLE-pytorch不仅采用了深度可逆网络和稀疏注意力技术,而且提供了高灵活性和可扩展性,适合多种数据集。
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。
SRGAN-PyTorch - 基于GAN的单图像超分辨率实现
GithubPyTorchSRGAN图像处理开源项目生成对抗网络超分辨率
SRGAN-PyTorch是一个开源项目,实现了基于生成对抗网络的单图像超分辨率算法。该项目能够将图像放大4倍,同时保持高质量和细节。它提供了完整的训练和测试流程,包括预训练模型、数据集处理脚本和性能评估。研究者和开发者可以利用此项目复现原论文结果或在自定义数据上应用SRGAN技术。
Anime4K - 开源实时动漫画质优化算法
Anime4KGithub动画upscaling实时处理开源算法开源项目高质量
Anime4K是一套开源的实时动漫画质优化算法,专为1080p动漫设计。它能在实时播放中将画面上采样至4K分辨率,效果超越waifu2x。项目包含多种算法和着色器,如CNN上采样、去模糊和降噪等,可根据不同动漫和个人需求自定义。Anime4K致力于保留原始内容,为观众提供更多选择。该算法可在Windows、Linux和Mac等多个平台上实现。
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。
EnlightenGAN - 无监督深度光照增强技术
EnlightenGANGithub图像增强开源项目无配对监督深度学习计算机视觉
EnlightenGAN是一种用于增强低光照图像质量的深度学习方法。该技术采用无监督学习方式,无需配对的低光/正常光照图像进行训练。EnlightenGAN基于生成对抗网络(GAN)架构,能有效提升各种复杂场景下的图像亮度和细节。在多个公开数据集上,EnlightenGAN展现出优秀性能,为计算机视觉和图像处理领域提供了新的解决方案。
annotated_deep_learning_paper_implementations - 简洁易懂的PyTorch神经网络和算法实现
GANGithubPyTorchReinforcement LearningTransformerlabml.ai开源项目
该项目提供详细文档和解释的简明PyTorch神经网络及算法实现,涵盖Transformer、GPT-NeoX、GAN、扩散模型等前沿领域,并每周更新新实现,帮助研究者和开发者高效理解深度学习算法。
Waifu2x-GUI - 多功能动漫风格媒体放大和优化工具
AI增强GithubWaifu2x GUI动画风格图像放大开源项目视频处理
Waifu2x-GUI整合了多种先进算法,用于处理动漫风格的图像、GIF和视频。提供放大、降噪、特效应用等功能,支持批量处理和自定义设置。软件界面直观,适合各层次用户使用,并具备自动更新功能。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
pytorch-blender - 将Blender与PyTorch融合的深度学习框架
BlenderGithubPyTorchblendtorch人工视觉数据开源项目深度学习
blendtorch是一个Python框架,将Blender与PyTorch无缝集成,用于人工视觉数据的深度学习。它使用Eevee实时渲染器生成图像和注释,提高了模型训练效率。该框架支持分布式Blender渲染直接输入PyTorch数据管道,适用于监督学习和域随机化。blendtorch还提供OpenAI Gym支持,可用于强化学习训练。这一工具为人工训练数据生成和深度学习研究提供了灵活高效的解决方案。
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