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EigenGAN-Tensorflow

层级特征分解的生成对抗网络框架

EigenGAN-Tensorflow是一个基于TensorFlow实现的生成对抗网络框架,采用层级特征分解方法。该项目提供CelebA和Anime数据集的训练测试代码,可生成和操控高质量人脸与动漫图像。通过特征分解实现图像属性的无监督学习和精确控制,支持多GPU训练,并提供预训练模型。此开源项目为GAN研究和开发提供了实用工具。

PSGAN - 姿势和表情鲁棒的空间感知妆容迁移技术
GithubPSGAN人脸识别妆容迁移开源项目深度学习计算机视觉
PSGAN是一种新型的妆容迁移技术,能够在不同姿势和表情下实现精确的妆容转移。该技术利用空间感知GAN架构,支持高度定制化的妆容效果,并能保留细节。PSGAN不仅适用于静态图像,还可应用于视频中的实时妆容迁移,为计算机视觉和美妆行业带来新的研究方向。项目还增加了使用拉普拉斯变换的高分辨率人脸支持功能,进一步提升了技术的应用范围和效果。PSGAN的开源代码支持GPU推理和训练,为研究者和开发者提供了便利的实验环境。
DoppelGANger - 高保真时间序列数据生成框架
DoppelGANgerGANGithub开源项目数据共享数据隐私时间序列数据
DoppelGANger是一个基于生成对抗网络(GAN)的时间序列数据生成框架。它通过解决长期依赖性和复杂多维关系等挑战,在多个真实数据集上实现了比基准模型高43%的保真度。该框架为网络系统研究提供了一种共享高质量合成数据集的通用方法,有助于推动数据共享实践。DoppelGANger已获得多家公司采用,并提供开源代码实现。
tensorflow-101 - 面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用的深度学习教程
GithubTensorFlow年龄和性别预测开源项目情感识别深度学习面部识别
该项目提供详尽的深度学习教程,包括面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用。用户可以获取源代码和逐步教程,并使用Kaggle数据集进行训练。涵盖先进的识别模型如VGG-Face、FaceNet和DeepFace,适用于大规模数据集。此项目为深度学习开发者提供全面的学习资源,从基础到实战。
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。
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。
Fast-AgingGAN - 基于CycleGAN的高效人脸年龄转换模型
CycleGANFast-AgingGANGithub人脸老化图像转换开源项目深度学习模型
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。
GFPGAN - 提升图像细节和自然效果的实用人脸修复算法
AI绘图GFPGANGithub图像处理开源项目生成式对抗网络面部修复
GFPGAN利用预训练的StyleGAN2等人脸生成网络进行盲人脸修复。项目提供多种在线演示,包括Huggingface Gradio和Colab,支持增强背景区域,适用于各种质量的图像输入。最新1.4版本生成更多细节并保持身份一致性。无需CUDA扩展的清洁版本适用于多平台运行。
AwesomeAnimeResearch - 动漫研究前沿探索 从数据集到生成技术
Github动漫研究图像生成图像翻译开源项目数据集生成对抗网络
AwesomeAnimeResearch汇集了动漫和漫画相关信号处理与机器学习研究的最新成果。项目涵盖数据集构建、图像生成和翻译等多个领域,提供动漫人物识别、风格迁移和少样本学习等热门主题的研究资源。这些内容有助于推动动漫AI技术的发展与创新。
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
DCLGANGithub图像转换对比学习开源项目无监督学习生成对抗网络
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。
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。
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