gan

Générateurs de données synthétiques pour données tabulaires et séries temporelles

Mesures et métriques pour les tâches image2image sous PyTorch.

Liste organisée des meilleures ressources en intelligence artificielle

Métriques de performance haute fidélité pour les modèles génératifs sous PyTorch.

PyTorch - Calcul du FID avec redimensionnement d'image et étapes de quantification appropriés [CVPR 2022].

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

Dépôt compagnon de GANs in Action : Deep learning avec les réseaux antagonistes génératifs

Liste de conceptions moléculaires et matérielles utilisant l'IA générative et l'apprentissage profond.

Un système de synthèse vocale (TTS) open source basé sur des LLM.

TextGAN est un framework PyTorch pour les modèles de génération de texte basés sur les réseaux antagonistes génératifs (GAN).

Une collection de méthodes de détection d'anomalies (iid/basées sur des points, graphes et séries temporelles) incluant l'apprentissage actif pour la détection/découverte d'anomalies, l'exploration de règles bayésiennes, et la description pour la diversité/explication/interprétabilité. Analyse de l'intégration des retours d'étiquetage avec des détecteurs d'ensemble et basés sur des arbres. Inclut des attaques adverses avec Graph Convolutional Network.

LLVIP : un jeu de données appariées visible-infrarouge pour la vision en basse lumière

InstaGAN : Traduction d'images basée sur les instances (ICLR 2019)

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

[TOG 2022] SofGAN : Un générateur d'images de portrait avec stylisation dynamique.

[ICCV 2021] Focal Frequency Loss pour la reconstruction et la synthèse d'images

Super-résolution d'image unique photoréaliste utilisant un réseau antagoniste génératif (GAN) | Un tutoriel PyTorch pour la super-résolution

[TIP'19] AttGAN : Édition d'attributs faciaux en ne modifiant que ce que vous voulez

Notes du cours "Machine Learning 2021 Spring" du Professeur Hung-yi Lee de l'Université Nationale de Taïwan (NTU).

Animation de personnages 3D automatique utilisant des techniques d'estimation de pose et de génération de repères

Nous connaissons bien les GAN pour leur succès dans la génération d'images réalistes. Cependant, ils peuvent être appliqués à la génération de données tabulaires. Nous passerons en revue et examinerons quelques articles récents sur les GAN tabulaires en action.

Virtual Clothing Assistant, une implémentation personnalisée et unique de ViTON permettant aux utilisateurs d'essayer virtuellement différents vêtements.

Implémentation PyTorch de réseaux antagonistes génératifs (GAN) et de réseaux antagonistes génératifs convolutionnels profonds (DCGAN) pour les jeux de données MNIST et CelebA

StarGANv2-VC : un framework non supervisé et non parallèle pour la conversion de voix naturelle.

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