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Awesome-CVPR2024-ECCV2024-AIGC

2024年CVPR与ECCV会议AIGC论文与代码汇总

本页面整理了2024年CVPR和ECCV会议上有关人工智能生成内容(AIGC)的精选论文与代码,汇总了最新的研究进展和成果。提供详细的资源和技术分析,方便研究人员和开发者参考使用。

One-2-3-45 - 2D扩散模型在3D AIGC中的创新应用
3D建模GithubHuggingFaceNeurIPS 2023One-2-3-45开源项目深度学习
One-2-3-45项目创新性地提出了一种2D扩散模型在3D AIGC中的正向操作方法,无需耗时的优化过程。项目提供详细的安装说明和多种演示方式,包括在线互动演示和完整的配置指南。通过整合Hugging Face的Gradio API,用户可以方便地进行图像预处理和3D网格重建。该项目已被NeurIPS 2023接受,并提供了详细的训练代码和数据集,促进单图像到3D模型的快速生成。
Awesome-Open-Vocabulary-Semantic-Segmentation - 开放词汇语义分割研究成果汇总
CLIPGithub开放词汇开源项目深度学习计算机视觉语义分割
这是一个汇总开放词汇语义分割领域研究成果的项目。内容涵盖全监督、弱监督和无需训练等多种方法,同时收录零样本语义分割、指代图像分割和开放词汇目标检测等相关任务的论文。项目旨在为研究者提供该领域的最新进展概览。
AI-Paper-Collector - 自动化AI论文收集工具
AI-Paper-CollectorGithub人工智能学术会议开源项目搜索分类论文收集
AI-Paper-Collector是一个自动收集AI相关论文的开源工具。该项目支持搜索EMNLP、ACL、CVPR等多个顶级会议和期刊的论文。用户可通过Web演示快速访问。项目使用DBLP等数据源,并支持通过GitHub Issues添加新的会议列表。目前仍在持续开发中,致力于为研究人员提供便捷的AI论文检索和收集服务。
Awesome-Text-to-Image - 全面收录文本到图像生成与编辑技术资源
AI绘画Github开源项目文生图深度学习自然语言处理计算机视觉
项目汇集了文本到图像生成与编辑技术的各类资源,包括定量评估指标、训练数据集、开源代码实现及相关学术论文。内容全面且持续更新,涵盖该领域最新进展,可为研究人员和开发者提供有价值的参考信息。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
Awesome-Code-LLM - 代码生成领域的前沿研究与顶级模型概览
Github人工智能代码生成大语言模型开源项目评估基准预训练
Awesome-Code-LLM汇集了代码生成领域的最新研究成果和资源。项目包含主要模型的性能排行榜、评估工具包介绍,以及按预训练、指令微调、反馈对齐和提示工程等主题整理的相关论文。这一资源库为研究人员和开发者提供了深入了解代码生成大语言模型的全面参考。
awesome_deep_learning_interpretability - 最新深度学习模型解释性研究与资源汇编
Githubawesome_deep_learning_interpretability开源项目引用次数最新论文模型解释性深度学习
本项目收录了最新的159篇深度学习模型解释性相关论文,便于研究人员和工程师深入了解模型内部原理及行为。这些论文按引用次数排序,涵盖多个学科领域,提供了相应代码资源,帮助用户更好地应用解释性技术。页面内容定期更新,保障最新研究成果的收录和呈现。
GAN-Inversion - GAN逆映射技术的最新进展及应用综述
3D生成对抗网络GAN InversionGithubStyleGAN图像合成开源项目潜在空间编辑
本资源集合汇总了GAN逆映射技术的最新研究成果,包括2D和3D方法、预训练模型、潜在空间编辑及其在图像生成、操纵和理解等领域的应用。作为相关综述论文的补充,该项目追踪并总结了这一快速发展领域的进展,为研究人员和开发者提供全面参考。
AISP - 深度学习应用于低级别计算机视觉与成像技术
AI Image Signal ProcessingComputational PhotographyGithubRAW图像处理图像增强多镜头散景效果开源项目
AISP项目聚焦于低级别计算机视觉和成像的深度学习应用,涵盖RAW图像处理、RAW重建与合成、学习型图像信号处理(ISP)、图像增强与恢复(如去噪和去模糊),以及多镜头散景效果渲染。项目亮点包括高效的散景效果渲染、适用于智能手机的实时感知图像增强、结合模型和数据驱动的ISP设计,以及AIM 2022 RAW重建挑战的解决方案。该项目定期更新,保持领域的前沿进展。
Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述
Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成
该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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