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ArtGAN

深度学习驱动的艺术品生成与分类开源项目

ArtGAN是一个融合深度学习与艺术的开源项目,专注于艺术作品的生成和分类。项目包含WikiArt数据集、改进的ArtGAN模型用于条件合成图像和艺术品,以及深度卷积网络用于绘画分类。通过生成高质量肖像画,ArtGAN展示了AI在艺术领域的应用潜力。该项目不仅为学术研究提供了重要资源,还为艺术创作和鉴赏开拓了新视角。项目由三个主要部分组成:精炼的WikiArt数据集、用于条件合成图像的改进ArtGAN模型,以及用于绘画分类的深度卷积网络。这些组件共同构成了一个全面的艺术智能研究平台,为探索AI与艺术的交叉领域提供了有力支持。

gen-cv - 综合AI图像生成处理与分析的开源加速器
Azure Machine LearningGithubOpenAIStable DiffusionVision AI图像处理开源项目
gen-cv是一个丰富的开源资源库,集合了多种图像生成、处理和分析的示例。该项目整合了Azure Machine Learning、Computer Vision、OpenAI和Stable Diffusion等先进技术,涵盖引导式图像生成、视频分析、头像创建和模型微调等领域。通过提供实用示例,gen-cv旨在帮助开发者探索和实现先进的计算机视觉解决方案,推动AI视觉技术的应用和创新。
AttGAN-Tensorflow - 精准控制的人脸属性编辑框架
AttGANGithub人脸属性编辑图像处理开源项目深度学习生成对抗网络
AttGAN-Tensorflow是一个开源的人脸属性编辑框架,基于深度学习技术实现。该项目允许精确控制并编辑人脸图像的特定属性,如发型、眼镜和胡须等。AttGAN支持高达40种属性的编辑和高分辨率图像处理。项目提供完整的TensorFlow实现、预训练模型和数据准备脚本,便于研究人员和开发者进行实验和应用。凭借其出色的性能和灵活性,AttGAN在人脸属性编辑领域具有重要价值。
AbsoluteReality_v1.8.1 - 先进的逼真AI图像生成模型
AI绘画CivitAIGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能艺术开源项目文本生成图像模型
AbsoluteReality_v1.8.1是一个开源的AI图像生成模型,专注于创建高度逼真的视觉内容。该模型能够生成细节丰富的人物肖像、动物和场景图像,特别擅长呈现精细的盔甲、毛发纹理和机甲装备。AbsoluteReality_v1.8.1适用于多种创作场景,包括中世纪风格人物、自然动物照片和科幻主题插图。这一工具为数字艺术创作者提供了生成高质量、真实感强的视觉素材的能力。
AI Image Generator and Search - AI驱动的图像生成与搜索平台
AI工具AI绘图动漫风格奇幻生物肖像风景画
AI Image Generator and Search是一个先进的图像生成和搜索平台。基于文本描述,系统可生成多样化风格的图像,涵盖人物肖像、动物、风景和卡通等类型。平台提供海量AI生成图片供浏览和搜索,有助于激发创意灵感。从写实到动漫,丰富的图像风格满足各类需求。无论是创意构思还是素材寻找,该平台都能提供有力支持。
AI Art image Generator - 创作独特自然照片的智能工具
AI工具AI绘图人工智能应用功能照片创作用户评价
AI Art image Generator是一款先进的人工智能图像生成工具,能够创建和修改独特自然的照片。这款应用集成了高科技功能和快速性能,适合艺术创作和商业应用。它提供定期更新和全天候支持,以满足个人和企业用户的各种图像生成需求。
HyperPhotoGASM - AI图像生成模型结合超现实主义和摄影技巧创造精细人像
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion图像融合开源项目模型照片级真实感肖像生成
HyperPhotoGASM融合了HyperRealism 1.2和DreamPhotoGASM的优点,生成超现实主义风格的照片级图像。模型擅长创作电影场景、情侣肖像和角色扮演图像,呈现细节丰富、光影逼真的效果。这个开源项目为创意视觉概念的实现提供了新的可能性。
Tensor.Art - 在线AI模型分享及图像生成社区
AI图像生成AI工具ComfyUIStable DiffusionTensor.Art工作流
Tensor.Art是一个AI模型共享与图像生成社区,用户可以在线运行模型生成图像并训练自定义模型。平台支持上传下载Checkpoint、Embedding、ControlNet、LoRA等多种模型,并提供Stable Diffusion 1.5、SDXL、Hunyuan-DiT等基础模型。集成多种AI工具,为创作者提供丰富的AI创作体验。
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。
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络(GAN)如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练,支持多种深度学习框架,如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore,未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南,并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员,项目中展示了技术实现的详细结果,还提供了参考文献和讨论资源。
ArtiverseHub - 全面支持多平台的AI艺术图像生成与创作工具
AI工具AI绘图ArtiverseHub人工智能图像生成艺术创作
ArtiverseHub集成了MidJourney、DALL-E 3、Leonardo等多个AI平台,提供直观的图像生成界面、丰富的灵感图库和免费提示词市场。用户可创作动漫、动物、人物、艺术、汽车等多种风格的AI艺术作品。这个全面的AI艺术创作平台适合创意爱好者和专业人士使用,满足各类AI艺术创作需求。
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