gan

Generadores de datos sintéticos para datos tabulares y de series temporales

Medidas y métricas para tareas de imagen a imagen. PyTorch.

Una lista curada de los mejores recursos de inteligencia artificial

Métricas de rendimiento de alta fidelidad para modelos generativos en PyTorch

PyTorch - Cálculo de FID con pasos adecuados de redimensionamiento y cuantización de imágenes [CVPR 2022]

[IEEE TIP] "EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision" por Yifan Jiang, Xinyu Gong, Ding Liu, Yu Cheng, Chen Fang, Xiaohui Shen, Jianchao Yang, Pan Zhou, Zhangyang Wang

Repositorio complementario para GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks

Lista de diseño molecular y de materiales utilizando IA generativa y aprendizaje profundo

Un sistema TTS fundamental potenciado por LLM de código abierto

TextGAN es un framework de PyTorch para modelos de generación de texto basados en Redes Neuronales Generativas Antagónicas (GANs).

Una colección de métodos de detección de anomalías (basados en puntos/iid, grafos y series temporales) que incluye aprendizaje activo para la detección/descubrimiento de anomalías, minería de reglas bayesianas y descripción para diversidad/explicación/interpretabilidad. Análisis de incorporación de retroalimentación de etiquetas con detectores de conjunto y basados en árboles. Incluye ataques adversarios con Graph Convolutional Network.

LLVIP: un conjunto de datos emparejados de luz visible e infrarroja para visión en condiciones de baja iluminación

InstaGAN: Traducción de imágenes con reconocimiento de instancias (ICLR 2019).

Código en PyTorch para "PSGAN: Pose and Expression Robust Spatial-Aware GAN for Customizable Makeup Transfer" (CVPR 2020 Oral)

[TOG 2022] SofGAN: Un generador de imágenes de retratos con estilo dinámico.

[ICCV 2021] Pérdida de frecuencia focal para la reconstrucción y síntesis de imágenes.

Superresolución de imagen única fotorrealista mediante una red generativa antagónica | Un tutorial de PyTorch para superresolución

[TIP'19] AttGAN: Edición de atributos faciales cambiando solo lo que deseas

Notas del curso Machine Learning 2021 Spring del profesor Hung-yi Lee de la Universidad Nacional de Taiwán (NTU)

Animación automática de personajes 3D mediante técnicas de estimación de pose y generación de puntos de referencia

Conocemos bien las GAN por su éxito en la generación de imágenes realistas. Sin embargo, pueden aplicarse a la generación de datos tabulares. Revisaremos y examinaremos algunos artículos recientes sobre GAN tabulares en acción.

Virtual Clothing Assistant, una implementación personalizada y única de ViTON que permite a los usuarios probarse ropa virtualmente.

Implementación en PyTorch de redes generativas antagónicas (GAN) y redes generativas antagónicas convolucionales profundas (DCGAN) para los conjuntos de datos MNIST y CelebA

StarGANv2-VC: un marco de trabajo diverso, no supervisado y no paralelo para la conversión de voz con sonido natural.

[CVPR 2023 Highlight] Next3D: Generative Neural Texture Rasterization for 3D-Aware Head Avatars