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PyTorch-VAE

PyTorch中多种变分自编码器的实现与训练示例

PyTorch VAE变分自编码器PyTorch深度学习图像生成Github开源项目

PyTorch-VAE项目实现了多种变分自编码器（VAE），专注于结果的可重复性，包括从Vanilla VAE到VQ-VAE的众多模型。所有模型都在CelebA数据集上训练，确保一致的对比结果。代码简洁易用，支持PyTorch和PyTorch Lightning，适合研究人员和开发者快速构建、调试和优化VAE模型。

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介绍相关项目
vector-quantize-pytorch - Pytorch向量量化库，可应用于图像和音乐生成
DeepmindGithubJukeboxOpenAIVQ-VAE-2Vector Quantization开源项目
本向量量化库来源于Deepmind的TensorFlow实现，并转化为Pytorch库，使用指数移动平均法来更新字典。它在高质量图像（如VQ-VAE-2）和音乐（如Jukebox）生成中已取得成功，支持多种残差VQ方法、代码簿初始化和正则化，显著提升了量化效果和稳定性。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现 基于注意力的文本到图像生成
GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
本项目是Google Parti模型的PyTorch实现，Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化，提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程，支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。
Realistic_Vision_V3.0_VAE - 内置VAE优化的写实风格AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXL图像生成开源项目模型模型训练
Realistic_Vision_V3.0是一个集成VAE编码器的AI图像生成模型，主要用于创建写实风格图像。模型使用Euler A或DPM++ SDE Karras采样方式，通过配置CFG参数和负面提示词来控制生成质量。支持配合4x-UltraSharp工具进行超分辨率处理，目前已在Mage.Space平台部署。
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。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识，适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解，并深入探讨PyTorch的部分功能，适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献，确保内容实用且前沿。
pytorch-animeGAN - 基于PyTorch的轻量级GAN实现 快速将照片转换为动漫风格
AnimeGANGithub人工智能图像风格转换开源项目深度学习计算机视觉
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。
DALLE2-pytorch - Pytorch实现的OpenAI DALL-E 2
DALL-E 2GithubPytorch开源项目文本到图像神经网络自监督学习
DALL-E 2的Pytorch实现由OpenAI开发，采用先进的神经网络技术将文本描述转化为高质量图像。本版本特别优化扩散先验网络，提供高性能的模型变体。开源项目鼓励开发者通过GitHub和Hugging Face参与贡献，并在Discord社区进行交流和支持。
muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架
AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目
muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型，支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程，包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法，为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。
consistencydecoder - 稳定扩散VAE的高性能一致性解码器
Consistency DecoderGithubStableDiffusionPipeline人工智能图像生成开源项目深度学习
ConsistencyDecoder是一个开源项目，旨在优化稳定扩散变分自编码器(VAE)的解码过程。该解码器生成的图像质量优于传统GAN解码器，在细节保留和整体画质上表现突出。项目具有简便的安装和使用流程，支持CUDA加速，并可与StableDiffusionPipeline无缝集成。项目提供的对比示例直观展示了ConsistencyDecoder的性能优势。
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