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gflownet

基于图神经网络的离散对象生成框架

gflownet是一个实现Generative Flow Network的开源框架,专注于离散和组合对象的生成,尤其适用于图结构。该项目基于图神经网络,支持多种GFN算法,提供离线和在线训练功能。gflownet包含完整的训练环境、算法实现和示例代码,可用于分子设计等任务,是研究GFN在图生成领域应用的有力工具。

DiffusionGPT - LLM驱动的多功能文本转图像生成系统
DiffusionGPTGithub人工智能图像生成大语言模型开源项目文本生成图像
DiffusionGPT是一个利用大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。该系统能适应多种类型的提示,并整合专业领域模型。DiffusionGPT通过LLM技术,提供了一个统一的生成平台,可处理多样化的输入并生成图像。项目提供开源代码、在线演示和使用指南,方便研究人员和开发者进行实验和应用。
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。
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。
GLIGEN - 开放式条件引导的文本到图像生成模型
GLIGENGithub人工智能开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
GLIGEN是一个创新的开放式条件引导文本到图像生成模型。它扩展了冻结文本到图像模型的功能,支持框、关键点和图像等多种引导条件。在COCO和LVIS数据集的零样本测试中,GLIGEN大幅超越了现有的有监督布局到图像生成基线。这项技术在开放世界场景下的应用前景广阔,同时也需关注其局限性和伦理影响。
rcg - RCG框架实现突破性无条件图像生成性能
GithubPyTorchRCG图像生成开源项目神经网络自监督学习
RCG是一种创新的自监督图像生成框架,在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现,包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具,便于研究人员复现和拓展相关工作。
FLUX.1-schnell - 开源快速文本到图像生成模型
AI模型FLUX.1GithubHuggingface图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
FLUX.1-schnell是一个开源的文本到图像生成模型,拥有120亿参数。该模型采用整流流变换器技术,能在1-4步内快速生成高质量图像,性能comparable市面上的闭源产品。FLUX.1-schnell基于Apache-2.0许可发布,支持个人、科研和商业用途。它提供API接口、ComfyUI和Diffusers库支持,方便开发者和创意人员使用。
FlowMeter - 实验性网络流量分类与分析工具
FlowMeterGithub安全分析开源项目机器学习流量分类网络包分析
FlowMeter是一款实验性网络流量分析工具,通过检查数据包头部来分类和分析网络流量。它可将数据包和流量标记为良性或恶意,具有高准确率和低误报率。该工具还能将数据包归类为流,并提供详细的流量统计信息。FlowMeter主要面向需要在网络数据包上开发和应用机器学习模型的用户,同时作为Deepfence ThreatMapper的预过滤组件。
meshgpt-pytorch - 基于注意力机制的先进3D网格生成框架
3D建模GithubMeshGPT开源项目深度学习神经网络计算机图形学
MeshGPT-Pytorch是一个开源项目,专注于利用注意力机制实现3D网格生成。它基于PyTorch开发,支持可变长度面处理,并提供自动编码器和转换器模型。该项目计划引入文本条件控制功能,实现从文本到3D模型的转换。通过文本条件生成和分层转换器等高级特性,MeshGPT-Pytorch为3D内容创作和研究领域提供了先进的技术支持。
Neural-Network-Architecture-Diagrams - 使用diagrams.net创建神经网络模型图
AutoencoderGithubNeural NetworkVGG-16YOLO v1diagrams.net开源项目
本项目使用diagrams.net(也叫draw.io)生成神经网络模型图,帮助用户直观理解不同的神经网络结构。涵盖YOLO v1、VGG-16、Autoencoder等实例,并欢迎贡献新的架构图。无论是初学者还是研究人员,皆可受益于提供的可视化示例。点击查看更多详情,了解如何分享架构图。
secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架
GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算
SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目,包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计,实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持,推动了隐私计算领域的发展。
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