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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。

pytorch-fid - 生成对抗网络图像质量评估工具
FIDFréchet Inception DistanceGANsGithubPyTorchTensorflow开源项目
pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络(GAN)样本质量的Fréchet Inception Distance(FID)分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch,确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层,适应不同的数据集,还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息,便于进行多模型比较,适合研究和开发高质量图像生成模型。
deepface - 面部识别与属性分析Python框架
DeepFaceGithub人脸属性分析人脸识别年龄预测开源项目表情识别
deepface是一个综合多模态面部识别和属性分析的Python框架,整合了多种先进模型,如VGG-Face、FaceNet等,实现了从面部检测到验证的自动化处理流程,支持简单到复杂的面部识别任务,适用于多种应用场景。
facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目
FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型
FaceNet,一个基于TensorFlow的开源面部识别项目,采用最新的深度学习技术和数据集(如CASIA-WebFace和VGGFace2)开发。其准确率可达99.65%,并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译
CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络
该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现,支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型,提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤,以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统,兼容最新的PyTorch版本,并提供Docker和Colab支持,便于快速上手。
dreamlike-anime-1.0 - 动漫风格图像生成模型,支持多种分辨率输出
Dreamlike Anime 1.0GithubHuggingface动漫模型开源项目文本生成图像模型负面提示高质量图片
Dreamlike Anime 1.0是由dreamlike.art发布的图像生成模型,专注于高质量的动漫风格图像生成。通过文本提示,用户可以生成多样的图像效果。该模型适用于多种分辨率,支持增强动漫与写实风格的提示词配置。模型可在dreamlike.art免费使用,包含多个相关模型。在图像生成过程中,用户可以调整负面提示词以优化结果。此模型具有特殊的使用许可,禁止在网站或应用程序中托管、微调或进行推断,但允许生成图像用于最多10人规模的商业用途。
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。
AniPortrait - 基于音频的高质量肖像动画生成框架
AniPortraitGithub人像动画人工智能图像合成开源项目音频驱动
AniPortrait是一个基于音频和参考肖像图像生成高质量动画的开源框架。该项目支持自驱动、面部重演和音频驱动三种模式,可生成逼真的肖像动画。项目开源了预训练模型,并提供了详细的安装指南、推理命令和训练流程。AniPortrait为数字内容创作者提供了一种制作生动肖像动画的新方法,拓展了视觉内容创作的可能性。
facechain - AI驱动的快速个性化肖像生成框架
AI绘图FaceChainGithub人像生成开源项目模型训练身份保持
FaceChain FACT是一款创新的AI肖像生成框架,仅需一张照片即可在10秒内生成保持身份特征的个性化肖像。该框架支持文本到图像和修复式生成,并与ControlNet和LoRA兼容。通过解耦训练技术,FaceChain FACT提升了图像质量、文本遵循能力和风格保持能力,实现了高度可控和真实的肖像生成。
This Person Does Not Exist - 虚拟人脸生成,StyleGAN3技术驱动
AI人脸生成AI工具StyleGAN3ThisPersonNotExist.org人工智能艺术虚拟人物
This Person Does Not Exist基于StyleGAN3技术生成逼真虚拟人脸。网站提供1024x1024像素高清免费人脸图像,支持批量生成不同性别或随机人脸。无版权限制的独特人脸资源适用于设计、创作和研究等领域。简单界面便于创建栩栩如生的虚拟人物,体现AI图像生成技术的先进性。
Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类
Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目
该项目附有一篇综述论文,全面分析了多模态图像合成与编辑(MISE)和视觉AIGC的发展情况,并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究,科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络(GAN)等不同技术及其应用,帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。
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