stylegan2-pytorch

简单易用的命令行StyleGAN2 Pytorch实现

Stylegan2 Pytorch 生成对抗网络图像生成自注意力 Github 开源项目

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。

文档

EigenGAN-Tensorflow - 层级特征分解的生成对抗网络框架

EigenGANGithub人脸生成图像属性编辑开源项目无监督学习生成对抗网络

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。

gan - 开源生成对抗网络框架

GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络

TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标，支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用，包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用，为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。

StyleAvatar3D - 创新3D头像生成技术融合图像文本扩散模型

3D头像生成GithubStyleAvatar3D图像文本扩散模型多视图图像开源项目生成对抗网络

StyleAvatar3D是一种新型3D头像生成方法，结合预训练图像文本扩散模型和GAN技术。该方法利用扩散模型先验知识生成多视角、高质量、多样化头像图像，通过特殊判别器和提示词技术解决数据不对齐问题。项目还开发了潜在扩散模型，可基于输入图像生成头像。StyleAvatar3D在视觉质量和多样性方面优于现有技术。

magvit2-pytorch - MagViT2视频生成和理解模型的PyTorch开源实现

AI模型GithubMagViT2Pytorch实现开源项目视频生成语言模型

make-a-video-pytorch - 基于 PyTorch 的最新文本到视频生成器

3D卷积GithubMake-A-VideoMeta AIPytorch开源项目时序注意力

此项目实现了 Meta AI 的 Make-A-Video 在 PyTorch 下的版本，利用伪 3D 卷积和时序注意力技术，显著增强了视频的时序一致性。支持图像和视频帧的处理，并且可轻松适用于 DALL-E2 和 Imagen 等模型。项目提供了完整的安装和使用指南，并支持空间和时间一致性的 Unet 模型。

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。

generative_adversarial_networks_101 - 探索生成对抗网络的核心概念和实践实现

GANGithub人工智能图像生成开源项目深度学习生成对抗网络

该项目全面介绍生成对抗网络(GANs)的基本概念和应用实践。内容涵盖多种GAN模型在MNIST和CIFAR-10数据集上的具体实现,包括DCGAN、CGAN等。通过详细的代码示例、训练过程和结果可视化,展示了GAN的工作原理。项目还提供丰富的参考资料和相关论文,为深入学习和实践GAN提供了有价值的资源。

openai-style-api - 统一大模型API格式与管理，简化API-key分发与配置过程

API统一格式Githubopenai-style-api大模型开源项目负载均衡配置管理

openai-style-api项目通过统一大模型API格式，支持多种模型如openai、azure、智谱AI、讯飞星火、通义千问等，大幅简化配置和管理。项目支持负载均衡、stream方式调用以及多种代理服务，提高了多模型使用的便捷性和灵活性。

S2ML-Generators - 多功能AI图像与视频生成开源工具

CLIP-guided diffusionESRGANGithubS2ML GeneratorsVQGAN+CLIP图像生成开源项目

S2ML-Generators是一个开源的AI图像和视频生成工具集。它整合了VQGAN+CLIP和CLIP引导扩散等技术,支持图像生成、超分辨率处理和视频制作。该项目定期更新,优化功能和性能,为用户提供多样化的AI创作工具。

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。

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