GAN-Inversion

GAN逆映射技术的最新进展及应用综述

GAN Inversion 3D生成对抗网络图像合成潜在空间编辑 StyleGAN Github 开源项目

本资源集合汇总了GAN逆映射技术的最新研究成果,包括2D和3D方法、预训练模型、潜在空间编辑及其在图像生成、操纵和理解等领域的应用。作为相关综述论文的补充,该项目追踪并总结了这一快速发展领域的进展,为研究人员和开发者提供全面参考。

文档

awesome-3D-gaussian-splatting - 3D Gaussian Splatting资源与应用综述

3D Gaussian SplattingGithub实时渲染开源项目渲染视图合成辐射场

本项目整理了3D Gaussian Splatting领域的前沿论文和开源资源,包括自动驾驶、头像生成、压缩优化等多个应用方向,以及实现代码、数据集和教程。这些资源为研究人员和开发者提供了全面的参考,有助于推动该技术的发展与落地应用。

Awesome-Avatars - 人类头像技术最新进展资源列表

3D建模Github人体头像开源项目深度学习神经渲染计算机视觉

Awesome-Text-to-3D - 文本到3D生成技术的最新研究进展概览

3D生成GithubText-to-3D开源项目扩散模型生成式AI神经辐射场

Awesome-Text-to-3D是一个汇集文本到3D和扩散到3D领域最新研究成果的开源项目。它涵盖了从零样本文本引导对象生成到高保真3D人脸生成等多个方向的前沿论文。项目定期更新，并提供教程视频和引用信息，为研究人员和开发者提供了跟踪该领域进展的综合资源。

Awesome-Sketch-Based-Applications - 草图应用资源汇总涵盖多领域前沿技术

GithubSketch-Based Applications图像合成图像编辑开源项目深度学习计算机视觉

这是一个全面的草图应用资源集合，涵盖图像合成、编辑、检索和3D建模等多个领域。项目汇总了大量相关研究论文和代码，包括自动合成、风格迁移和文本引导等最新技术。该资源为研究人员和开发者提供了探索草图应用前沿技术的重要参考。

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。

SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果

GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率

本项目展示了使用生成对抗网络（GAN）如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore，未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南，并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员，项目中展示了技术实现的详细结果，还提供了参考文献和讨论资源。

awesome-ai-art-image-synthesis - AI图像生成与提示工程工具集合

AI ArtDalle2GithubMidJourneyPrompt EngineeringStableDiffusion开源项目

全面介绍Dalle2、MidJourney、StableDiffusion等AI图像生成工具和技术。提供适合初学者和高级用户的实用工具、提示和技巧，以及丰富的资源，包括商业和开源模型、提示工程工具、后处理工具和社区支持。无论是了解如何使用这些工具生成图像，还是寻找灵感和学习资源，这里都能满足需求。

DCLGAN - 无监督图像转换的双重对比学习方法实现更真实几何变换

DCLGANGithub图像转换对比学习开源项目无监督学习生成对抗网络

DCLGAN是一种新型无监督图像到图像转换模型，采用双重对比学习方法。相比CycleGAN，它能实现更真实的几何变换；相比CUT，具有更高的稳定性和性能。DCLGAN适用于多种图像转换任务，如猫狗互换和马斑马互换。项目提供了预训练模型和使用指南，便于研究者进行实验和评估。

One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用

3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习

One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法，无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式，包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API，用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受，并提供了详细的训练代码和数据集，促进单图像到3D模型的快速生成。

StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型

3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络

StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法，结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像，通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型，可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。

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