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Fast-AgingGAN

基于CycleGAN的高效人脸年龄转换模型

Fast-AgingGAN人脸老化深度学习模型CycleGAN图像转换Github开源项目

Fast-AgingGAN是一个基于CycleGAN的人脸年龄转换深度学习模型，支持年轻和老年面孔的双向转换。该模型在GTX1080上处理512x512图像时可达到66fps的速度，无需单独的人脸检测步骤。项目提供预训练模型和自定义训练选项，可使用CACD或UTK faces数据集。通过简单的命令行操作即可实现人脸年龄转换，并可通过Tensorboard监控训练过程。

GithubGithub
介绍相关项目
DeepFaceLab - 多功能深度换脸软件
DeepFaceLabGithub开源项目深度伪造视频编辑面部去老化面部替换
DeepFaceLab是一款广泛使用的深度换脸软件，支持面部替换、年轻化、头部替换等多种操作。超过95%的深度伪造视频都是通过DeepFaceLab制作，受到YouTube和TikTok创作者的欢迎。该软件支持多种平台，并提供丰富的教程和指南，适合视频编辑爱好者和专业人士。通过学习工作流程和提升技能，用户可以在AfterEffects或Davinci Resolve等视频编辑软件中获得最佳效果。
DragGAN - 基于交互点的生成图像操作
DragGANGANGithubPyTorchSIGGRAPH 2023StyleGAN3开源项目
DragGAN项目介绍了一种基于交互点操作的生成图像技术，可以在生成图像流形上进行精确调整。内容包括技术实现步骤如安装依赖、运行Docker、下载预训练权重和使用GUI进行图像编辑。该项目关键是集成了StyleGAN3和部分StyleGAN-Human代码，提供一个在Linux和Windows系统上高效运行的图像编辑工具。代码遵循CC-BY-NC许可，部分源代码基于Nvidia Source Code License。
ArtGAN - 深度学习驱动的艺术品生成与分类开源项目
ArtGANGithub图像分类开源项目数据集深度学习艺术生成
ArtGAN是一个融合深度学习与艺术的开源项目，专注于艺术作品的生成和分类。项目包含WikiArt数据集、改进的ArtGAN模型用于条件合成图像和艺术品，以及深度卷积网络用于绘画分类。通过生成高质量肖像画，ArtGAN展示了AI在艺术领域的应用潜力。该项目不仅为学术研究提供了重要资源，还为艺术创作和鉴赏开拓了新视角。项目由三个主要部分组成：精炼的WikiArt数据集、用于条件合成图像的改进ArtGAN模型，以及用于绘画分类的深度卷积网络。这些组件共同构成了一个全面的艺术智能研究平台，为探索AI与艺术的交叉领域提供了有力支持。
fast-style-transfer - 快速将照片和视频转换为名画风格
GithubTensorFlow图像风格化开源项目机器学习视频风格化风格迁移
本项目利用TensorFlow技术，快速将照片和视频转换为多种名画风格。通过深度学习算法实现毫秒级风格迁移，并提供详细文档和示例，适用于研究和开发。项目采用实例归一化和感知损失优化，确保转换效果精美且实时。
GeneFace - 广义和高保真3D会说话的人脸合成
3D人脸合成GeneFaceGithubICLR'23开源项目音频驱动高保真
该项目展示了一种通用且高保真的音频驱动3D说话面部生成方法。GeneFace 实现了更好的唇同步和面部表现，即使在非典型音频中也是如此。项目附带预训练模型和数据集，方便快速上手，并支持使用个人视频训练独特的GeneFace模型。新发布的GeneFace++ 提升了唇同步、视频质量和系统效率，具备实时推断和更快的深度3D重建功能。
Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用
3D建模Github人体视频生成人工智能开源项目深度学习计算机视觉
Human-Video-Generation项目收录了2018年以来人工智能视频生成领域的重要研究成果。该项目涵盖面部重演、动作迁移和语音驱动动画等多个方向，提供了前沿论文、代码实现和演示视频。从早期的PSGAN到最新的Real3D-Portrait，项目全面展示了AI视频生成技术的快速进展，为相关领域的研究者和开发者提供了丰富的参考资源。
Talk-to-Edit - 基于自然语言的AI人脸精细编辑技术
CelebA-DialogGithubStyleGAN2Talk-to-Edit人脸编辑对话系统开源项目
Talk-to-Edit是一个基于自然语言对话的人脸编辑系统，可精细调整刘海、眼镜、胡须、微笑和年龄等五种面部特征。该系统整合了语言理解和图像生成技术，支持128x128和1024x1024分辨率的图像处理。项目还发布了CelebA-Dialog数据集，为视觉-语言人脸任务研究提供资源。
gigagan-pytorch - 最新生成对抗网络GigaGAN的实现，优化训练收敛和模型稳定性
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。
Guided-pix2pix - 引导式图像转换，双向特征变换的创新应用
Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉
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。
iGAN - 交互式图像生成工具，通过用户编辑实时生成图像
GANGithubiGAN交互式图像生成图像翻译开源项目深度生成模型
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。
相关项目
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