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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。

vit-mae-large - MAE预训练的大型Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目机器学习模型自编码器预训练模型
这是一个使用MAE方法预训练的大型Vision Transformer模型。通过随机遮挡75%的图像块进行自监督学习,该模型有效学习图像的内部表示。它可用于图像分类等下游视觉任务,采用masked autoencoder架构进行预训练。该模型由Facebook Research团队开发,基于ImageNet-1K数据集训练,适用于各种计算机视觉应用。
dc-ae-f64c128-in-1.0 - 深度压缩自编码器提高高分辨率模型性能
Deep Compression AutoencoderGithubHuggingface图像生成开源项目模型残差自编码训练加速高分辨率扩散模型
DC-AE凭借残差自编码和分阶段训练策略提升了高空间压缩率自编码器的重建精度,不仅在高分辨率扩散模型中实现了高效运行,还保持了优越的性能表现。在ImageNet 512x512测试中,DC-AE比传统SD-VAE-f8自编码器提高了19.1倍的推理速度和17.9倍的训练速度。
DRL-Pytorch - PyTorch实现的深度强化学习算法集合
DRL算法GithubPyTorch人工智能开源项目强化学习深度学习
DRL-Pytorch项目提供多种常用深度强化学习算法的PyTorch实现,包括Q-learning、DQN变体、PPO、DDPG、TD3和SAC等。代码结构清晰统一,便于研究人员和开发者比较不同算法。项目还包含详细使用说明、依赖列表和学习资源推荐,有助于快速入门和实践。
PyTorch-Encoding - 基于PyTorch的高效深度学习编码网络
GithubPyTorch-EncodingResNeSt图像分类开源项目深度学习语义分割
PyTorch-Encoding由Hang Zhang创建,提供了详细的安装和使用说明,包含图像分类和语义分割模型。项目集成了ResNeSt和Deep TEN等编码网络,在ADE20K和PASCAL Context等数据集上取得了出色表现。其高效的上下文编码方法为深度学习提供了新的解决方案,是计算机视觉领域的重要工具。
Memento - 结合现实生活V2和高保真模型的特点,生成个性化纪念图像
GithubHuggingfaceMemento人工智能图像生成开源项目模型稳定扩散
Memento结合Real Life v2和高保真模型,通过MementoVAE模块实现逼真的个性化图像生成。其text-to-image功能允许创作各类虚拟纪念品,从肖像到艺术作品。支持多种风格与场景,满足不同的创作需求。
ParallelWaveGAN - 通过Pytorch实现多种高效声码器模型
GithubHiFi-GANMelGANParallelWaveGAN多扬声器模型实时语音合成开源项目
ParallelWaveGAN项目以非官方形式用Pytorch实现了多种声码器模型,如Parallel WaveGAN、MelGAN等,支持实时语音合成并兼容ESPnet-TTS、NVIDIA's Tacotron2等系统。可帮助用户搭建适应多种语言的声音合成器。
taesd - 轻量级自动编码器:高速解码Stable Diffusion潜在空间
AI绘图GithubStable DiffusionTAESD开源项目潜在空间自动编码器
TAESD是一款小巧的自动编码器,采用与Stable Diffusion VAE相同的潜在API。它能高效地将Stable Diffusion潜在空间解码为全尺寸图像。TAESD兼容SD1/2、SDXL、SD3和FLUX.1等多种模型,已整合到主流AI绘画工具中。该工具适用于实时预览图像生成过程和替代官方VAE的场景。尽管在细节还原方面稍有欠缺,TAESD通过轻微的质量损失换取了显著的速度和便利性提升。
uvadlc_notebooks - 深度学习系列教程,覆盖优化、Transformer、图神经网络等多个主题
GithubJAX+FlaxPyTorchUvA Deep Learning Tutorials开源项目教程深度学习
这套深度学习教程有助于理解理论知识,涵盖优化、Transformer、图神经网络等主题。基于PyTorch和PyTorch Lightning框架,并提供JAX+Flax实现。教程支持本地运行、Google Colab和Snellius集群,多种方式供选择。每个教程包含详细的笔记本,实现理论与实践相结合。本课程与正式作业和考试相关,适合想深入了解深度学习及应用的学习者。
TinyLLaVA_Factory - 模块化的开源小规模多模态模型库
GithubHuggingFacePyTorchTinyLLaVA Factory多模态模型开源代码库开源项目
TinyLLaVA Factory是一个开源的模块化代码库,专注于简化小规模多模态模型的开发和定制,使用PyTorch和HuggingFace实现。其设计旨在简化代码实现、提高扩展性和确保训练结果的可重复性。支持如OpenELM、TinyLlama、StableLM等语言模型和CLIP、SigLIP等视觉模型。通过TinyLLaVA Factory,可减少编码错误,快速定制多模态模型,提高性能,为研究和应用提供强大工具。
Realistic_Vision_V5.1_noVAE - 专注逼真人像生成的开源AI模型
AI绘图GithubHuggingfaceMage.SpaceNovaXLParagonXLRealDreamXL开源项目模型
Realistic_Vision_V5.1_noVAE是一个开源的AI图像生成模型,专门用于创建逼真的人像。该模型提供了优化的负面提示词和推荐设置,以提升生成效果。它建议与特定VAE配合使用,以增强图像质量并减少伪影。该模型可在Mage.Space平台上使用,开发者通过Boosty接受支持。
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