generative-adversarial-network

DragGAN (SIGGRAPH 2023) の公式コード

PyTorchにおける画像から画像への変換

🦙 LaMa Image Inpainting、フーリエ畳み込みによる解像度ロバストな大規模マスクインペインティング、WACV 2022

OpenMMLab マルチモーダル高度・生成・インテリジェント作成ツールボックス。魔法を解き放つ 🪄：Generative-AI (AIGC)、使いやすいAPI、素晴らしいモデルズー、拡散モデルなど、テキストから画像生成、画像/動画の修復/強化などに利用可能。

条件付きGANsを用いた2048x1024画像の合成と操作

優れたGANアプリケーションとデモの厳選リスト

PyTorchでFIDスコアを計算

PytorchにおけるStylegan2（最先端の敵対的生成ネットワーク）の最もシンプルな動作実装。誰もがディスエンタングルメントを体験できるようにする。

表形式データのための合成データ生成

StudioGAN は、条件付き／無条件画像生成のための代表的な GAN（敵対的生成ネットワーク）の実装を提供する PyTorch ライブラリです。

Contextual AttentionとGated Convolutionを使用したDeepFill v1/v2（CVPR 2018およびICCV 2019 Oral）

EdgeConnect: エッジ予測を使用した構造誘導型イメージインペインティング、ICCV 2019 https://arxiv.org/abs/1901.00212

Stable Diffusion turboによるワンステップのimage-to-image：sketch2image、day2nightなど

(ෆ`꒳´ෆ) Text-to-Image 生成／合成に関するサーベイ。

顔の解析、認識、生成、編集のための大規模な顔画像データセット。

誰でも学べるPyTorchチュートリアルのC++実装

音楽生成のためのAI

Adobeによる新しいSOTA GANであるGigaGANの実装。GANに関する約10年の研究の集大成

90倍の圧縮率を持つ最先端のオーディオコーデック。44.1kHz、24kHz、16kHzのモノラル／ステレオ音源をサポート。

ICLR 2021で提案された「lightweight」GANのPyTorchによる実装。1〜2日以内にトレーニング可能な高解像度画像生成

迅速かつ簡単な実験のためのGoogle Colaboratoryノートブック集

表形式データおよび時系列データ向けの合成データジェネレーター

有用なデータ拡張リソースのリスト。一般的ではないテクニック、ライブラリ、GitHubリポジトリへのリンク、論文などが含まれています。

合成表形式データを生成するための条件付き GAN

O'Reilly の書籍『Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose and Play』第 2 版の公式コードリポジトリ

教師なし時系列異常検知ライブラリ

「ディープジェネレーティブモデリング」：入門用サンプル

[NeurIPS 2020] データ効率の良い GAN トレーニングのための微分可能拡張

PyTorch - 適切な画像のリサイズと量子化ステップを備えたFID計算 [CVPR 2022]

書籍「GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks」のサポートリポジトリ