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

Keras-GAN - 多种生成对抗网络（GAN）的Keras实现与教程

GithubKeras-GAN图像生成开源项目机器学习深度学习生成对抗网络

该项目包含多种Keras实现的生成对抗网络（GAN），如AC-GAN、CycleGAN、Pix2Pix等，基于研究论文，提供核心概念的实现与详细教程。欢迎社区贡献以扩展更多GAN变体。

PhotoMaker-V2 - 快速生成个性化人像照片和艺术画作

AI绘图GithubHuggingfacePhotoMaker V2人像定制开源项目文本生成图像模型风格化

PhotoMaker V2是一个开源的人工智能图像生成模型，通过输入面部照片和文字描述，可生成个性化的真实照片和艺术画作。该模型采用SDXL架构，支持与其他LoRA模块配合使用，扩展创作可能。目前在亚洲男性面部特征和手部细节的处理上存在局限性。

StyleGaussian - 基于高斯溅射的即时3D风格迁移技术

3D风格迁移GithubStyleGaussian多视角一致性实时渲染开源项目高斯散射

StyleGaussian是一种基于高斯溅射的3D风格迁移技术，实现了即时风格迁移的同时保持实时渲染和多视图一致性。该项目支持单一风格迁移和多风格插值，为3D场景提供高效的风格化能力。开源实现包括交互式远程查看器、推理渲染和完整训练流程，为相关研究和开发提供了全面资源。

deep-daze - 基于CLIP和Siren的文本到图像生成命令行工具

AI绘图CLIPDeep DazeGithubSiren开源项目文本生成图像

Deep Daze是一款基于OpenAI的CLIP和Siren技术的命令行工具，可将文本转化为图像。用户可以通过自然语言描述生成图像，并调整图层数量、图像分辨率和学习率等参数以优化效果。工具还支持结合图像和文本进行生成，及使用初始图像进行生成器网络训练。Deep Daze需要Nvidia或AMD GPU，推荐16GB显存。

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。

Realistic_Vision_V2.0 - AI驱动的高品质摄影级图像生成模型

AI绘图GithubHuggingfaceMage.Space关键词提示图像生成开源项目模型高质量照片

Realistic_Vision_V2.0是一个开源的AI图像生成模型，专门用于创建逼真的肖像和场景。该模型支持8K超高清输出，能够呈现精细的皮肤纹理和自然的光线效果。为优化生成结果，模型提供了专门的提示模板和负面提示建议。结合特定的VAE和推荐参数，Realistic_Vision_V2.0能够生成高度写实、专业品质的图像。

awesome-ai-art-image-synthesis - AI图像生成与提示工程工具集合

AI ArtDalle2GithubMidJourneyPrompt EngineeringStableDiffusion开源项目

全面介绍Dalle2、MidJourney、StableDiffusion等AI图像生成工具和技术。提供适合初学者和高级用户的实用工具、提示和技巧，以及丰富的资源，包括商业和开源模型、提示工程工具、后处理工具和社区支持。无论是了解如何使用这些工具生成图像，还是寻找灵感和学习资源，这里都能满足需求。

Guided-pix2pix - 引导式图像转换，双向特征变换的创新应用

Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉

Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法，运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能，生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型，为研究人员提供便利的实验和开发环境。

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。

JGAN - Jittor框架上27种GAN模型的实现与加速对比

GANGithubJittorPyTorch人工智能开源项目深度学习

JGAN项目在Jittor深度学习框架上实现了27种经典生成对抗网络(GAN)模型,包括ACGAN、CycleGAN和DCGAN等。相比PyTorch,这些模型平均加速185%,最高达283%。项目提供详细使用说明和性能对比数据,为GAN研究和应用开发提供全面的模型库支持。

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