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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

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。

DenseCL - 改进密集预测任务的视觉预训练方法
DenseCLGithub密集预测对比学习开源项目自监督学习视觉预训练
DenseCL是一种自监督视觉预训练方法,通过密集对比学习提升模型在密集预测任务中的表现。该方法实现简洁,核心部分仅需10行代码,适配多种数据增强技术。实验表明,DenseCL在目标检测和语义分割任务中性能显著提升,同时保持训练效率。项目开源了预训练模型和使用指南,便于研究者在视觉任务中应用。
GLIGEN - 开放式条件引导的文本到图像生成模型
GLIGENGithub人工智能开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
GLIGEN是一个创新的开放式条件引导文本到图像生成模型。它扩展了冻结文本到图像模型的功能,支持框、关键点和图像等多种引导条件。在COCO和LVIS数据集的零样本测试中,GLIGEN大幅超越了现有的有监督布局到图像生成基线。这项技术在开放世界场景下的应用前景广阔,同时也需关注其局限性和伦理影响。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
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。
ganilla - 基于生成对抗网络的图像到插画转换模型
GANILLAGithubPyTorch实现图像转插图开源项目生成对抗网络风格迁移
GANILLA是一个开源项目,专注于图像到插画的风格转换。该模型基于生成对抗网络,通过独特的网络架构实现了高质量的插画风格生成。项目提供PyTorch实现、预训练模型和使用指南,支持多种数据集和应用场景。GANILLA在保留原始图像内容的同时,能够生成多样化的插画效果,为图像风格转换研究提供了新的思路和工具。
gan - 开源生成对抗网络框架
GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标,支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用,包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用,为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。
PIDM - 人像图像生成技术,支持姿态和外观定制
本项目采用去噪扩散模型实现高质量人像图像生成,并支持姿态和外观控制。经过在DeepFashion数据集的训练,该方法可在5天内利用多GPU实现高精度样本生成。提供预训练模型下载和详细的训练与推理指南,支持自定义数据集。实验比较显示,该模型在多种先进方法中表现优异。相关代码和生成结果可在GitHub及Google Colab中体验。
stylegan2-ada-pytorch - 针对小数据集优化的StyleGAN2实现框架
GANGithubPyTorchStyleGAN2-ADA图像生成开源项目生成对抗网络
StyleGAN2-ADA-PyTorch是StyleGAN2的PyTorch实现版本,专为小数据集训练优化。它采用自适应判别器增强技术,提高了训练稳定性。该框架保持了原TensorFlow版本的功能,同时改进了性能和兼容性。预训练模型涵盖人脸、动物等多个领域,为GAN的新应用探索奠定基础。
LlamaGen - 自回归模型在图像生成中的应用和优势
AR模型GithubHugging FaceLlamaGen图像生成开源项目自回归模型
LlamaGen项目展示了自回归模型在图像生成中的潜力,通过无偏视觉信号和大规模数据训练,实现了媲美扩散模型的性能。该项目发布了多种图像tokenizer和生成模型,支持从100M到3B参数的多种配置,并提供在线演示和高效的vLLM服务框架。访问项目页面和在线demo,体验这些创新模型的强大功能。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
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