gan

सारणीबद्ध और समय-श्रृंखला डेटा के लिए सिंथेटिक डेटा जनरेटर

image2image कार्यों के लिए माप और मेट्रिक्स। PyTorch।

सर्वश्रेष्ठ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची

PyTorch में जनरेटिव मॉडल के लिए उच्च-निष्ठा प्रदर्शन मेट्रिक्स

PyTorch - उचित छवि रीसाइज़िंग और क्वांटाइजेशन चरणों के साथ FID गणना [CVPR 2022]

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

GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks पुस्तक के लिए साथी रिपॉजिटरी।

Generative AI और Deep Learning का उपयोग करके मॉलिक्यूलर और मटेरियल डिज़ाइन की सूची।

एक ओपन-सोर्स LLM-सक्षम फाउंडेशन TTS सिस्टम

TextGAN जेनेरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs) आधारित टेक्स्ट जनरेशन मॉडल के लिए एक PyTorch फ्रेमवर्क है।

असंगति पहचान (anomaly detection) विधियों का संग्रह (iid/पॉइंट-आधारित, ग्राफ और टाइम सीरीज), जिसमें सक्रिय शिक्षण, बेयसियन नियम-खनन, और विविधता/व्याख्या/व्याख्यात्मकता के लिए विवरण शामिल हैं। एन्सेम्बल और ट्री-आधारित डिटेक्टरों के साथ लेबल फीडबैक को शामिल करने का विश्लेषण। इसमें ग्राफ कन्वेन्शनल नेटवर्क के साथ एडवरसैरियल हमले भी शामिल हैं।

LLVIP: लो-लाइट विज़न के लिए एक विजिबल-इन्फ्रारेड पेयर्ड डेटासेट

InstaGAN: इंस्टेंस-अवेयर इमेज ट्रांसलेशन (ICLR 2019)

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

[TOG 2022] SofGAN: गतिशील स्टाइलिंग के साथ एक पोर्ट्रेट इमेज जनरेटर

[ICCV 2021] इमेज रिकंस्ट्रक्शन और सिंथेसिस के लिए फोकल फ्रीक्वेंसी लॉस

Generative Adversarial Network का उपयोग करके फोटो-यथार्थवादी सिंगल इमेज सुपर-रिज़ॉल्यूशन | सुपर-रिज़ॉल्यूशन के लिए एक PyTorch ट्यूटोरियल

[TIP'19] AttGAN: केवल वही बदलकर चेहरे की विशेषताओं का संपादन करें जो आप चाहते हैं

नेशनल ताइवान यूनिवर्सिटी (NTU) के प्रोफेसर ली होंग-यी द्वारा 'मशीन लर्निंग (Machine Learning) 2021 स्प्रिंग' पाठ्यक्रम के नोट्स।

Pose Estimation और Landmark Generation तकनीकों का उपयोग करके स्वचालित 3D कैरेक्टर एनिमेशन।

हम यथार्थवादी छवि निर्माण में सफलता के लिए GANs को जानते हैं। हालाँकि, उन्हें सारणीबद्ध डेटा निर्माण में भी लागू किया जा सकता है। हम क्रियाशील सारणीबद्ध GANs के बारे में कुछ हालिया शोध पत्रों की समीक्षा और जांच करेंगे।

वर्चुअल क्लोदिंग असिस्टेंट, ViTON का एक कस्टम यूनिक कार्यान्वयन, जो उपयोगकर्ताओं को वर्चुअली अलग-अलग कपड़े आज़माने की अनुमति देता है

MNIST और CelebA डेटासेट के लिए Generative Adversarial Networks (GAN) और Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) का Pytorch कार्यान्वयन।

StarGANv2-VC: प्राकृतिक लगने वाले वॉइस कन्वर्शन के लिए एक विविध, अनसुपरवाइज्ड, नॉन-पैरेलल फ्रेमवर्क

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