AdversarialNetsPapers

综合资源集合揭示生成对抗网络的应用与理论进展

AdversarialNetsPapers 作为一个致力于生成对抗网络（GANs）的论文与资源集，包括影像转换、面部属性操作等应用范畴以及理论研究和机器学习实践。项目自2014年以来，积累包含大量关键论文与对应代码，为研究者与开发者构建了一个深度学习、图像处理及生成模型的知识库。

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论文

介绍相关项目

anycost-gan - 高效灵活的GAN模型实现实时图像生成与编辑

Anycost GANGithubStyleGAN2交互式编辑图像合成开源项目计算成本

Anycost GAN是一种新型生成对抗网络,可在不同计算资源下生成一致的高质量图像。该模型支持多分辨率和自适应通道训练,实现实时图像编辑。项目提供预训练模型、演示和评估代码,方便研究人员和开发者探索高效GAN技术。

awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全

Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目

awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展

3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学

该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。

Awesome-Talking-Head-Synthesis - 最新音频驱动和神经辐射场技术在数字人头像生成中的应用

3DGithubNeRFTalking Head Synthesis开源项目数据集音频驱动

这个项目收集了生成对抗网络(GANs)和神经辐射场(NeRF)在说话头合成领域的相关研究。内容包括图像和音频驱动的说话头生成技术、数据集、研究综述和代表性工作。从2D到3D、单模态到多模态,项目全面展示了说话头生成的技术发展,为相关研究提供参考资料。

Generative_Deep_Learning_2nd_Edition - 生成深度学习的核心技术，包括变分自编码器、生成对抗网络和变压器模型的教程

DockerGenerative Deep LearningGithubTensorboard开源项目深度学习生成对抗网络

探索生成深度学习的核心技术，包括变分自编码器、生成对抗网络和变压器模型。提供详细的Docker和Kaggle教程，帮助用户轻松学习和训练模型。本书涵盖从基础理论到高级应用的完整知识体系，适用于音乐生成、世界模型等领域的实践。

best_AI_papers_2023 - 2023年人工智能领域重大突破性研究概览

AIGithubdiffusion模型开源项目深度学习生成模型计算机视觉

本项目整理了2023年人工智能领域的重大突破性研究,涵盖生成式AI、机器人技术等热点方向。汇总了语音合成、图像编辑、音乐生成、视频处理、多模态语言模型等前沿技术的代表性论文,并提供视频讲解、深度分析文章和代码实现(如有)。这份精选资料展示了AI技术的最新进展,为业内人士提供了宝贵的学习参考。

AwesomeAnimeResearch - 动漫研究前沿探索从数据集到生成技术

Github动漫研究图像生成图像翻译开源项目数据集生成对抗网络

AwesomeAnimeResearch汇集了动漫和漫画相关信号处理与机器学习研究的最新成果。项目涵盖数据集构建、图像生成和翻译等多个领域，提供动漫人物识别、风格迁移和少样本学习等热门主题的研究资源。这些内容有助于推动动漫AI技术的发展与创新。

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。

DCLGAN - 无监督图像转换的双重对比学习方法实现更真实几何变换

DCLGANGithub图像转换对比学习开源项目无监督学习生成对抗网络

DCLGAN是一种新型无监督图像到图像转换模型，采用双重对比学习方法。相比CycleGAN，它能实现更真实的几何变换；相比CUT，具有更高的稳定性和性能。DCLGAN适用于多种图像转换任务，如猫狗互换和马斑马互换。项目提供了预训练模型和使用指南，便于研究者进行实验和评估。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

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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。

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