contrastive-unpaired-translation

基于对比学习的无监督图像转换

Contrastive Unpaired Translation PyTorch 对比学习图像到图像转换 CycleGAN Github 开源项目

CUT项目提供了一种基于PyTorch的无监督图像间转换方法，采用局部对比学习和对抗学习技术。该方法较CycleGAN具备更快的训练速度和更低的内存占用，并且无需手工设计损失函数和反向网络，适合单图像训练。支持Linux或macOS系统及Python 3环境，适合在NVIDIA GPU上运行，整个训练和测试流程简单易操作。该项目由UC Berkeley和Adobe Research团队开发，并在ECCV 2020会议中展示。

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介绍相关项目

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。

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。

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。

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。

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。

transformer_latent_diffusion - 基于 PyTorch 的 Transformer 潜在扩散文本生图模型

AI绘图GithubLatent DiffusionPyTorchTransformer图像生成开源项目

Transformer Latent Diffusion 是一个基于 PyTorch 的开源项目，实现了文本到图像的潜在扩散模型。该模型体积小、生成速度快、性能合理，可在单 GPU 上快速训练。项目代码简洁，依赖少，注重数据质量。它提供数据处理工具，支持自定义训练，并进行了多项性能优化。项目展示了 256 分辨率随机样本和 CLIP 插值等生成示例。

C-Tran - Transformer在多标签图像分类中的应用

GithubTransformers图像分类多标签分类开源项目深度学习计算机视觉

C-Tran是一个探索Transformer在多标签图像分类中应用的开源项目。该项目提出了一种通用多标签图像分类方法，在COCO80和VOC20等数据集上展现出优秀性能。项目包含完整的训练和运行指南，涵盖数据处理和模型训练等关键步骤。C-Tran为计算机视觉领域提供了新的研究方向，对推进多标签图像分类技术具有重要意义。

Cycle3D - 创新的图像到3D生成技术

Cycle3DGithub图像生成3D开源项目扩散模型生成重建循环高质量纹理

Cycle3D是一项图像到3D生成技术，通过生成-重建循环提高3D模型的质量和一致性。该技术结合2D扩散模型的纹理生成和3D重建的多视图一致性，在多步扩散过程中交替使用这两个模块。Cycle3D在生成质量和视图一致性方面表现优异，为3D内容创作提供了新的解决方案。

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。

clip-guided-diffusion - 文本生成图像，多功能扩散模型

AI绘图CLIP Guided DiffusionGithubKatherine Crowsonpyglide图像生成开源项目

CLIP Guided Diffusion项目提供文本生成图像功能，支持多种参数和提示词权重设置。此项目采用高效扩散模型，通过命令行或Python接口操作，支持GPU加速，提供丰富的图像尺寸和调校选项，适合生成高质量多样化的视觉内容。

相关项目

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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