generative-model

इस रिपॉजिटरी में पेपर First Order Motion Model for Image Animation का सोर्स कोड है

डिफ्यूजन मॉडल्स पर संसाधनों और शोध पत्रों का एक संग्रह।

Pytorch में Denoising Diffusion Probabilistic Model का कार्यान्वयन

[NeurIPS 2024 बेस्ट पेपर अवार्ड][GPT बीट्स डिफ्यूजन🔥] [विजुअल जनरेशन में स्केलिंग कानून📈] "विजुअल ऑटोरेग्रेसिव मॉडलिंग: नेक्स्ट-स्कôi प्रेडिक्शन के माध्यम से स्केलेबल इमेज जनरेशन" का आधिकारिक कार्यान्वयन। ऑटोरेग्रेसिव इमेज जनरेशन के लिए एक *अति-सरल, उपयोगकर्ता के अनुकूल और अत्याधुनिक* कोडिंग बेस!

PyTorch और TensorFlow में जनरेटिव मॉडल का संग्रह, जैसे GAN, VAE।

यह रिपॉजिटरी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के बारे में विभिन्न पाठ्यक्रमों और संसाधनों के लिंक का एक संग्रहित संग्रह है।

Pytorch में Stylegan2 (अत्याधुनिक जनरेटिव एडवरसarial नेटवर्क) का सबसे सरल काम करने वाला कार्यान्वयन। सभी को डिसएंटैंगलमेंट का अनुभव करने में सक्षम बनाता है।

सारणीबद्ध डेटा के लिए सिंथेटिक डेटा जनरेशन

वर्ल्ड मॉडलिंग में शानदार कार्यों की एक क्यूरेटेड सूची, जिसका उद्देश्य वर्ल्ड मॉडलिंग में रुचि रखने वाले शोधकर्ताओं, चिकित्सकों और उत्साही लोगों के लिए वन-स्टॉप संसाधन के रूप में कार्य करना है।

[ICLR 2024] DreamCraft3D का आधिकारिक कार्यान्वयन: बूटस्ट्रैप्ड डिफ्यूजन प्रायर के साथ पदानुक्रमित 3D जनरेशन

100 लाइनों के कोड में पेपर का कार्यान्वयन।

[ICLR 2025] मानव कलाकारों की तरह किसी भी चीज़ से मेश। "MeshAnything: Artist-Created Mesh Generation with Autoregressive Transformers" का आधिकारिक कार्यान्वयन।

LLM-संचालित एजेंटों के बारे में शानदार चीजें। पेपर / रिपॉजिटरी / ब्लॉग / ...

😎 अद्भुत सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग पेपर्स, तरीकों और संसाधनों की एक अद्यतन और क्यूरेटेड सूची।

RAVE मॉडल का आधिकारिक कार्यान्वयन: एक रियल-टाइम ऑडियो वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर

[NeurIPS 2023] ImageReward: टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन के लिए मानवीय प्राथमिकताओं को सीखना और मूल्यांकन करना

[CVPR 2025 Oral] Infinity ∞ : उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि संश्लेषण (Image Synthesis) के लिए स्केलिंग बिटवाइज़ ऑटोरिग्रेसिव मॉडलिंग

जापानी LLM सारांश - जापानी LLM का अवलोकन

प्रत्येक स्टेबल डिफ़्यूज़न मॉडल के लिए उच्च गुणवत्ता वाली ट्रेनिंग-मुक्त इनपेंट। ComfyUI का समर्थन करता है

[SIGGRAPH Asia 2026] 4DAnyone: कैज़ुअल मोनोकुलर वीडियो से 4D में किसी को भी बनाएं

PyTorch में जनरेटिव मॉडल के लिए उच्च-निष्ठा प्रदर्शन मेट्रिक्स

MeanFlow और iMF का PyTorch कार्यान्वयन (एक-चरण जनरेटिव मॉडलिंग)।

[ICLR 2024 Spotlight] SyncDreamer: सिंगल-व्यू इमेज से मल्टीव्यू-कंसिस्टेंट इमेज जनरेट करना

PyTorch में नॉर्मलाइजिंग फ्लो।

[ICCV 2025] मानव कलाकारों की तरह किसी भी चीज़ से मेश (mesh)। "MeshAnything V2: Artist-Created Mesh Generation With Adjacent Mesh Tokenization" का आधिकारिक कार्यान्वयन।

शोध पत्र का आधिकारिक कार्यान्वयन: "FlowEdit: Inversion-Free Text-Based Editing Using Pre-Trained Flow Models"

KakaoBrain KoGPT (कोरियन जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफॉर्मर)

इस सूची का उद्देश्य 3D Morphable Models के आसपास साझा डेटा और एल्गोरिदम एकत्र करना है। आपको पुल रिक्वेस्ट जोड़कर इस सूची में योगदान करने के लिए आमंत्रित किया जाता है। मूल सूची मार्च 2019 में 3D Morphable Models पर Dagstuhl सेमिनार से उत्पन्न हुई थी।

[ICLR 2026] लंबी कहानी के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक ट्रेनिंग-मुक्त इटरेटिव फ्रेमवर्क

डीप लर्निंग मॉडल के लिए MIDI / प्रतीकात्मक संगीत टोकनज़र 🎶