Awesome-Deep-Graph-Clustering

最新深度图聚类方法和资源汇总

图聚类深度学习图神经网络自编码器无监督学习 Github 开源项目

ADGC项目汇集了最新深度图聚类研究成果,包括重构性、对比性和生成性等多种方法的论文、代码和数据集。此外还收录了重要的综述文献,为研究人员提供了全面的深度图聚类资源和最新进展。

awesome-video-generation - 全面汇集视频生成研究的前沿资源库

AI视频Github图像到视频开源项目扩散模型文本到视频视频生成

资源库系统整理视频生成领域的前沿研究论文和资源,包括文本生成视频、图像生成视频、个性化视频生成等多个方向。内容涵盖论文列表、链接、数据集、产品介绍和常见问题解答。这为研究人员和开发者提供了全面了解视频生成技术发展的专业参考。

ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具

GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器

OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具，兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务，数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域，并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。

OpenGraph - 图神经网络零样本学习的突破性研究

GithubOpenGraph图生成图神经网络大语言模型开源项目零样本学习

OpenGraph是一个创新的图基础模型,通过从大语言模型中提取零样本图泛化能力,解决了图神经网络领域的关键技术挑战。该模型引入了统一图标记器、可扩展图transformer和基于大语言模型的数据增强机制,在多种场景下展现出优异的零样本图学习性能。这项研究为图神经网络的泛化能力提升和应用场景拓展开辟了新方向。

Awesome-Text-to-3D - 前沿文本和图像到3D内容生成技术资源集

AI模型Githubtext-to-3D图像生成开源项目深度学习计算机视觉

该项目汇总了文本到3D和图像到3D的前沿生成技术。内容涵盖基于2D先验模型学习3D的方法，以及直接在3D数据上训练的生成模型。资源列表包含DreamFusion、Magic3D、Shap·E等创新方法，展现了从文本或单一图像生成高质量3D内容的最新进展。这为研究人员和开发者提供了探索和应用3D生成技术的重要参考。

awesome-semantic-search - 语义搜索与语义相似性全面资源

AIGithubNLPSemantic SearchSemantic SimilarityText Embedding开源项目

综合性语义搜索和相似性资源库，包含多领域的学术论文、工具和数据集，适用于搜索引擎优化和信息检索研究，不仅限于文本，还涵盖图像、语音等应用。

Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总

Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

awesome-fraud-detection-papers - 关于欺诈检测的数据挖掘论文的精选列表

Githubfraud detectiongraph neural networksmachine learning开源项目总结研究会

本页面收录了多类别学术会议上的欺诈检测研究论文，涵盖网络科学、数据科学、自然语言处理、数据挖掘、人工智能及数据库领域。提供关于反洗钱、信用卡欺诈检测、图神经网络等主题的最新研究进展及实现代码，帮助读者提升在欺诈检测技术及应用方面的能力。

Awesome-Denoise - 图像与视频去噪技术的最新研究分类

Awesome-DenoiseGithub图像降噪基准数据集开源项目自监督学习视频降噪

awesome-stable-diffusion - 针对Stable Diffusion人工智能模型全面的资源与软件指南

AI模型GUI界面GithubStable Diffusion人工智能绘图开源项目资源库

awesome-stable-diffusion是一个针对Stable Diffusion人工智能模型的综合性资源和软件集合，提供一系列从GUI到CLI界面的安装指南，并支持NVIDIA GPU、Apple Silicon和AMD GPU等多平台。项目不仅提供必要的模型权重文件，还详述如何运行模型，同时提供多种经过更新和维护的分支版本，满足用户对功能和性能的不同需求。

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