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。

Translate.Photo为创意内容提供多语言翻译服务，覆盖Photoshop、Illustrator、Figma和Canva等主流设计平台。它整合了上下文翻译引擎、术语表管理、专业校对和团队协作功能，可将作品高效转化为75种以上语言版本。这一工具有助于创作者打破语言壁垒，扩大作品在国际市场的影响力。

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。

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。

Pic Copilot是一款综合性电商设计AI工具,集成背景移除、AI背景生成、广告创建、图像翻译和AI时尚模特等多项功能。其先进算法可自动生成适合不同场景和节日的产品图片,有效提升点击率和转化率。该工具还提供多语言翻译和视频配音功能,助力商家拓展全球市场。作为一站式智能设计平台,Pic Copilot致力于简化电商设计流程,优化效率,降低成本并提高销售效果。

系统采用深度生成模型（如GAN和DCGAN），提供智能绘图界面，支持用户通过简单笔触实时生成逼真图像样本。用户可通过颜色和形状的画笔进行编辑，系统自动生成符合编辑的图像。此外，该系统也是一种交互式视觉调试工具，帮助开发者理解和可视化深度生成模型的能力与局限性。

Scenimefy项目开发了一种半监督图像翻译方法，可将真实风景照片转换为动漫场景。该方法结合了StyleGAN生成的伪配对数据集和无监督学习技术，解决了动漫数据集稀缺的问题。项目同时发布了一个包含5,958张新海诚风格动漫场景的数据集，为相关研究提供了重要资源。

AdversarialNetsPapers 作为一个致力于生成对抗网络（GANs）的论文与资源集，包括影像转换、面部属性操作等应用范畴以及理论研究和机器学习实践。项目自2014年以来，积累包含大量关键论文与对应代码，为研究者与开发者构建了一个深度学习、图像处理及生成模型的知识库。

AwesomeAnimeResearch汇集了动漫和漫画相关信号处理与机器学习研究的最新成果。项目涵盖数据集构建、图像生成和翻译等多个领域，提供动漫人物识别、风格迁移和少样本学习等热门主题的研究资源。这些内容有助于推动动漫AI技术的发展与创新。