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基于生成对抗网络的图像到插画转换模型

GANILLA图像转插图生成对抗网络PyTorch实现风格迁移Github开源项目

GANILLA是一个开源项目，专注于图像到插画的风格转换。该模型基于生成对抗网络，通过独特的网络架构实现了高质量的插画风格生成。项目提供PyTorch实现、预训练模型和使用指南，支持多种数据集和应用场景。GANILLA在保留原始图像内容的同时，能够生成多样化的插画效果，为图像风格转换研究提供了新的思路和工具。

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介绍相关项目
CycleGAN - 可以从绘画生成照片、将马变成斑马、进行风格转换等的软件。
CycleGANGithubPyTorch图像转换对抗网络开源项目热门预训练模型
CycleGAN 利用循环一致性对抗网络，实现了无需成对输入输出数据的图像到图像的转换。这一技术广泛应用于风格转换、季节变换及更多复杂场景，支持PyTorch实现，并提供丰富的预训练模型。无论是艺术画作到现实照片的转换，还是不同季节间的景观变化，CycleGAN 都能提供令人印象深刻的视觉效果。
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。
AnimeGANv3 - 使用AnimeGANv3实现高效的照片动画转换
AnimeGANv3Github动漫风格转换图像处理开源项目深度学习生成对抗网络
AnimeGANv3是一种新型双尾生成对抗网络，能够快速将照片转换为各种动画风格。支持的风格包括油画、可爱、8bit和素描等。最新更新提供了面部到油画风格的新模型，并且在多个平台上提供了在线演示和使用指南，适用于不同操作系统和设备。该工具不仅易于安装和使用，还支持高效推理和视频动画转换，满足爱好者和专业人士的需求。
ArtGAN - 深度学习驱动的艺术品生成与分类开源项目
ArtGANGithub图像分类开源项目数据集深度学习艺术生成
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。
pytorch-animeGAN - 基于PyTorch的轻量级GAN实现 快速将照片转换为动漫风格
AnimeGANGithub人工智能图像风格转换开源项目深度学习计算机视觉
pytorch-animeGAN是AnimeGAN的PyTorch实现,能够快速将真实照片转换为动漫风格。项目提供Hayao、Shinkai和Arcane等多种预训练模型,支持使用预训练模型进行推理或在自定义数据集上训练。除了图像转换,还支持视频转换和批量处理,并集成色彩迁移模块以保留原始图像颜色。该开源项目为开发者和研究人员提供了便捷的动漫风格转换工具。
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。
PaddleGAN - 基于PaddlePaddle的开源GAN框架 支持快速开发和部署
GithubPaddleGAN图像生成开源项目生成对抗网络超分辨率风格迁移
PaddleGAN是基于PaddlePaddle开发的开源GAN框架,实现了多种经典和前沿GAN模型。框架支持快速开发和部署GAN应用,适用于学术研究和工业应用。主要功能包括图像翻译、人脸编辑、视频修复等,并提供详细教程和在线体验。PaddleGAN持续更新最新GAN技术,为开发者提供高效易用的GAN开发工具。
DragGAN - 基于交互点的生成图像操作
DragGANGANGithubPyTorchSIGGRAPH 2023StyleGAN3开源项目
DragGAN项目介绍了一种基于交互点操作的生成图像技术，可以在生成图像流形上进行精确调整。内容包括技术实现步骤如安装依赖、运行Docker、下载预训练权重和使用GUI进行图像编辑。该项目关键是集成了StyleGAN3和部分StyleGAN-Human代码，提供一个在Linux和Windows系统上高效运行的图像编辑工具。代码遵循CC-BY-NC许可，部分源代码基于Nvidia Source Code License。
gill - 使用多模态语言模型的图像生成方法
CC3MGILLGithub图像生成多模态语言模型开源项目训练
GILL模型可处理交互的图像和文本输入以生成文本、检索图像及生成新图像。本文详细介绍了GILL模型的代码、预训练权重、环境设置、预训检查点和视觉嵌入的安装步骤。此外，还包括推理、训练及评估的指南，及启动Gradio演示的操作步骤。更多详情请参阅相关研究论文及项目页面。
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。
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