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pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译

CycleGANpix2pixPyTorch图像翻译神经网络Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
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。
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。
instruct-pix2pix - 基于文本指令的智能图像编辑深度学习模型
AI绘图GithubHuggingfaceInstructPix2PixStable Diffusion图像编辑开源项目模型深度学习
InstructPix2Pix是一个基于Stable Diffusion技术的深度学习模型，能够根据文本指令编辑图像。该模型可以理解并执行多种复杂的图像编辑任务，用户只需提供原始图片和文字编辑指令，即可生成符合要求的新图像。这项技术简化了复杂图像处理流程，为图像编辑和创意设计领域提供了新的可能性。
gan-compression - 条件生成对抗网络的高效压缩技术
GAN CompressionGithub图像生成开源项目性能优化条件生成对抗网络模型压缩
GAN Compression项目提出了一种通用的条件生成对抗网络压缩方法,可将pix2pix、CycleGAN等模型的计算量减少9-29倍,同时保持视觉质量。该方法适用于多种生成器架构和学习目标,支持配对和非配对数据。项目开源了预训练模型、演示和教程,便于研究和应用。
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。
stylegan2-ada-pytorch - 针对小数据集优化的StyleGAN2实现框架
GANGithubPyTorchStyleGAN2-ADA图像生成开源项目生成对抗网络
StyleGAN2-ADA-PyTorch是StyleGAN2的PyTorch实现版本,专为小数据集训练优化。它采用自适应判别器增强技术,提高了训练稳定性。该框架保持了原TensorFlow版本的功能,同时改进了性能和兼容性。预训练模型涵盖人脸、动物等多个领域,为GAN的新应用探索奠定基础。
muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架
AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目
muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型，支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程，包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法，为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。
denoising-diffusion-pytorch - 生成模型新方法：Pytorch中的Denoising Diffusion
Denoising Diffusion Probabilistic ModelGithubLangevin采样Pytorch开源项目扩散模型生成建模
Denoising Diffusion Probabilistic Model在Pytorch中的实现，通过去噪得分匹配估计数据分布梯度，并使用Langevin采样生成样本。这种方法可能成为GANs的有力竞争者。项目支持多GPU训练，提供详细的安装和使用指南，是研究人员和开发者的高效工具，支持1D序列数据和图像数据的生成和训练。
Fast-AgingGAN - 基于CycleGAN的高效人脸年龄转换模型
CycleGANFast-AgingGANGithub人脸老化图像转换开源项目深度学习模型
Fast-AgingGAN是一个基于CycleGAN的人脸年龄转换深度学习模型，支持年轻和老年面孔的双向转换。该模型在GTX1080上处理512x512图像时可达到66fps的速度，无需单独的人脸检测步骤。项目提供预训练模型和自定义训练选项，可使用CACD或UTK faces数据集。通过简单的命令行操作即可实现人脸年龄转换，并可通过Tensorboard监控训练过程。
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