AwesomeAnimeResearch

动漫研究前沿探索从数据集到生成技术

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。

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介绍相关项目

awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库

Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI

awesome-ai - 人工智能资源汇总课程、工具与开源项目

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。

moeFussion - 精准生成萌系角色的AI项目革新

GithubHuggingfaceMoe Diffusion动漫角色图像生成开源项目样式改进模型高分辨率

moeFussion项目旨在改进萌系角色生成，通过整合多个版本实现高分辨率和风格多样性。基于Stable Diffusion 2.1-768的实验方法，该项目增强了复杂背景处理和多角色生成，改良了合成与人体结构的协调性。支持PastelMix和Counterfeit等多种风格，以较高的手部表现能力为特色。用户可使用正负提示词如“anime”和“best quality”实现最佳生成效果。通过多个版本更新，解决风格继承及合成问题，并提供在Yodayo和Aipictors平台生成的示例图像。

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

AIDLGithubJavaMLNLP开源项目

awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

Awesome-Story-Generation - 大语言模型推动故事生成技术进步与前沿研究

Github人工智能大型语言模型开源项目故事生成文本生成自然语言处理

该项目汇集了故事生成和讲故事领域的关键论文，聚焦大语言模型时代的最新研究。内容覆盖情节发展、写作风格、角色塑造等多个方面，按时间顺序呈现并附带引用计数。项目还包括文献综述和公共资源，为研究者和实践者提供全面参考。

Awesome-AI - 人工智能顶级资源库，探讨生成性AI技术

Awesome-AIChatGPTCopilot AIDeepFaceLabGithubMidJourney开源项目

此资源库集合了生成性AI技术的多种工具和平台，涵盖聊天机器人、搜索引擎、写作、SEO、翻译、演示、研究等多个领域，旨在为开发者和AI爱好者提供前沿的AI工具和应用。

HarukaChibiArt - 融合卡通与动漫美学的二次元AI图像生成模型

AI绘画GithubHuggingfaceProtogenReVAnimated动漫风格卡通人物开源项目模型

HarukaChibiArt基于Stable Diffusion框架开发，通过模型融合技术结合Protogen 2.2、yuzusoft-chibiV2和RevAnimated特性，专注于生成chibi风格的二次元图像。模型可以处理人物面部表情、服装细节和场景元素，输出具有动漫美学特征的卡通插画作品。

Awesome-Video-Diffusion - 人工智能视频生成与编辑技术资源大全

AI视频Github开源项目扩散模型文本到视频视频生成视频编辑

本文汇集了视频生成、编辑、修复和理解领域的最新扩散模型研究。内容包括开源工具箱、基础模型、评估基准和指标等。涵盖基础视频生成、可控生成、长视频生成、3D视频生成等多个方向，为视频AI技术研究和开发提供全面参考。

awesome-project-ideas - 精选深度学习与机器学习项目创意

Deep LearningGithubMachine LearningNLP图像处理开源项目推荐系统

提供30多个深度学习和机器学习项目创意，从入门到研究级别，适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域，帮助开发者和研究人员实践最新技术。

APISR - 动漫超分辨率技术提升图像视频质量

APISRGithub动漫超分辨率图像增强开源项目深度学习计算机视觉

APISR是一个开源的动漫超分辨率项目，专注于恢复和增强现实世界中低质量的动漫图像和视频。该技术融合了动漫制作流程的特点，能有效处理各种复杂的图像退化情况。项目提供预训练模型、在线演示和训练流程，支持单张图像和视频的超分辨率处理。APISR在真实动漫内容质量提升方面表现出色，为研究者和开发者提供了实用的工具。

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