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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。

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。
EnlightenGAN - 无监督深度光照增强技术
EnlightenGANGithub图像增强开源项目无配对监督深度学习计算机视觉
EnlightenGAN是一种用于增强低光照图像质量的深度学习方法。该技术采用无监督学习方式,无需配对的低光/正常光照图像进行训练。EnlightenGAN基于生成对抗网络(GAN)架构,能有效提升各种复杂场景下的图像亮度和细节。在多个公开数据集上,EnlightenGAN展现出优秀性能,为计算机视觉和图像处理领域提供了新的解决方案。
talking-head-anime-demo - 从单张图片生成的动漫角色头部动画
GithubTalking Head Anime人工智能动画头部动画开源项目神经网络
该项目包含两个应用程序:手动操控器和动画师。手动操控器通过调整滑块为动漫角色摆姿势;动画师利用网络摄像头捕捉人类头部运动,并同步到动漫角色。项目需要高性能Nvidia GPU和特定的依赖项,支持在Google Colab上运行。用户也可以使用Anaconda重建Python环境,并下载所需模型和数据进行演示。
EasyAnimate - 基于Transformer的高分辨率长视频生成框架
AI绘图EasyAnimateGithub开源项目深度学习视频生成计算机视觉
EasyAnimate是一个开源的高分辨率长视频生成框架。该项目基于Transformer架构,采用类Sora结构和DIT技术,使用Transformer作为视频生成的扩散器。EasyAnimate支持训练扩散模型生成器、处理长视频的VAE和元数据预处理。用户可直接使用预训练模型生成多种分辨率的6秒24帧视频,也可训练自定义基线模型和Lora模型实现特定风格转换。
joliGEN - 集成GAN、扩散和一致性模型的AI图像生成框架
GANGithubJoliGEN图像处理开源项目扩散模型生成式AI
joliGEN是一个集成框架,用于训练自定义的AI图像转换模型。该框架集成了GAN、扩散和一致性模型,可用于配对和无配对的图像转换任务。joliGEN适用于图像生成控制、增强现实和数据集增强等实际场景。它支持快速稳定的训练过程,并提供REST API服务简化部署。凭借丰富的选项和参数,joliGEN可应用于多种图像生成和处理任务。
StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型
3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络
StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法,结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像,通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型,可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。
AdversarialNetsPapers - 综合资源集合揭示生成对抗网络的应用与理论进展
Github卷积神经网络图像合成图像翻译开源项目生成对抗网络面部属性操作
AdversarialNetsPapers 作为一个致力于生成对抗网络(GANs)的论文与资源集,包括影像转换、面部属性操作等应用范畴以及理论研究和机器学习实践。项目自2014年以来,积累包含大量关键论文与对应代码,为研究者与开发者构建了一个深度学习、图像处理及生成模型的知识库。
stylegan2-pytorch - 简单易用的命令行StyleGAN2 Pytorch实现
GithubPytorchStylegan2图像生成开源项目生成对抗网络自注意力
简便的StyleGAN2 Pytorch实现,无需编程,只需使用命令行即可进行训练。支持多GPU与低数据量训练及图像插值视频生成,适合研究人员和开发者。
Gaussian-Head-Avatar - 动态高斯技术实现超高保真虚拟头像生成
3D建模Gaussian Head AvatarGithub动态高斯开源项目计算机视觉高保真头像
Gaussian-Head-Avatar项目采用动态高斯模型,生成超高保真虚拟头像。该技术通过两阶段训练,包括几何引导模型和高斯头像模型,能够基于表情系数实现逼真的头像重演。这一创新为计算机视觉和图形学领域带来新的解决方案,可应用于虚拟现实和数字人等多个领域。
Counterfeit-V2.5 - 先进的动漫风格AI图像生成模型 支持多样化场景和角色创作
AI绘画Counterfeit-V2.5GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫风格开源项目文本生成图像模型
Counterfeit-V2.5是一款开源的动漫风格AI图像生成模型,能够创作多样化的动漫场景和角色。该模型支持日常生活、校园、传统和现代等丰富场景类型,可精确捕捉角色细节和情感。模型采用提示词系统,允许用户精确控制生成内容。Counterfeit-V2.5适用于动漫创作者和爱好者,是一个实用的AI辅助创作工具。
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