Project Icon

contrastive-unpaired-translation

基于对比学习的无监督图像转换

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。

byol-pytorch - 实现超越SimCLR的简化自监督学习新方法
BYOLGithubPyTorchUNLABELLED_IMAGE_DATA图像处理开源项目自监督学习
这个开源项目提供了一种无需对比学习和负样本分配的自监督学习方法,其性能超过了SimCLR。它支持轻松集成任何基于图像的神经网络,并利用未标记数据提升模型性能。该项目还支持批量规范化和组规范化替代方案,适用于定制化和分布式训练。
MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架,通过预训练的文字转图像扩散模型,实现多功能且可控的图像生成,无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号,如纵横比和空间引导信号,生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程,使用一组共享参数或约束,支持局部和全局编辑,适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
text2cinemagraph - 文本描述生成电影图像的全自动方法
GithubODISEOptical Flow PredictionPyTorchStable DiffusionText2Cinemagraph开源项目
该项目提供了一种由文本描述生成映画图的全自动方法。通过Stable Diffusion技术,从自然图像和视频数据集中提取语义信息,预测并传递运动到艺术风格图像中,生成电影图像。详细说明了环境设置、预训练模型下载及推理和训练指南,适用于高级图像处理和动画生成的用户。
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。
stable-diffusion-2-1-unclip - 基于文本和图像嵌入的Stable Diffusion 2.1增强版
GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型模型卡训练数据限制与偏见
Stable Diffusion 2.1的增强版可接受CLIP图像嵌入并生成图像变体,通过噪声水平调节控制。适用于艺术创作、设计和研究用途,探索生成模型的偏见和局限。开发者为Robin Rombach和Patrick Esser,使用CreativeML Open RAIL++-M开放许可,但需注意生成的内容可能存在偏见或不当风险。
GET3D - 从2D图像生成高质量3D纹理模型的新突破
3D生成模型GET3DGithub图像学习开源项目生成对抗网络纹理网格
GET3D是一种新型生成模型,可从2D图像集合中学习生成高质量3D纹理网格模型。该模型融合了可微表面建模、可微渲染和生成对抗网络技术,能直接生成具有复杂拓扑结构和丰富几何细节的3D模型。GET3D可生成包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物和建筑在内的多种3D模型,在质量上显著超越现有方法,为大规模创建3D虚拟世界内容提供了有力工具。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
imagen-pytorch - 文本到图像合成技术,基于Pytorch的Imagen实现
GithubImagenPytorchT5模型开源项目文本到图像神经网络
Google的Imagen是一种基于Pytorch实现的文本到图像神经网络,被视为此领域的新技术标杆。它采用简化的架构和优化的设计,例如级联DDPM、动态剪辑和内存高效的Unet设计。该项目在从文本转换成图像的合成过程中,表现出了相比DALL-E2的显著优势,为研究人员和开发者提供了实用的图像生成工具。
blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具
Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述
Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型,实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整,并无缝融合编辑区域,减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载,供用户探索。
3d-ken-burns - 从单幅图像生成3D Ken Burns效果
3d-ken-burnsCUDACuPyGithubPyTorchdepth estimation开源项目
这个开源项目使用PyTorch,从单幅图像生成3D Ken Burns效果。它提供全自动生成、手动调整摄像机路径、深度估计和性能基准测试等多种功能,并支持在Colab上运行。项目依赖CuPy和moviepy库,并需要正确配置CUDA环境。数据集仅限于非商业用途,更多细节参见LICENSE文件。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

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。

Project Cover

阿里绘蛙

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。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号