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Geradores de dados sintéticos para dados tabulares e séries temporais

Medidas e métricas para tarefas de image2image. PyTorch.

Uma lista curada dos melhores recursos de Inteligência Artificial

Métricas de desempenho de alta fidelidade para modelos generativos em PyTorch

PyTorch - Cálculo de FID com etapas adequadas de redimensionamento e quantização de imagem [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

Repositório complementar para GANs in Action: Deep learning com Redes Adversárias Generativas

Lista de design molecular e de materiais usando Generative AI e Deep Learning

Um sistema TTS de base potencializado por LLM de código aberto

TextGAN é um framework PyTorch para modelos de geração de texto baseados em Redes Adversariais Generativas (GANs).

Uma coleção de métodos de detecção de anomalias (baseados em iid/ponto, grafos e séries temporais), incluindo aprendizado ativo para detecção/descoberta de anomalias, mineração de regras bayesianas, descrição para diversidade/explicação/interpretabilidade. Análise de incorporação de feedback de rótulos com detectores baseados em ensembles e árvores. Inclui ataques adversariais com Graph Convolutional Network.

LLVIP: Um conjunto de dados pareado visível-infravermelho para visão em baixa luminosidade

InstaGAN: Tradução de Imagens com Consciência de Instância (ICLR 2019)

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

[TOG 2022] SofGAN: Um gerador de imagens de retratos com estilo dinâmico

[ICCV 2021] Perda de Frequência Focal para Reconstrução e Síntese de Imagem

Super-resolução de imagem única fotorrealista usando uma Rede Adversarial Generativa | Um tutorial do PyTorch para super-resolução

[TIP'19] AttGAN: Edição de atributos faciais alterando apenas o que você deseja

Anotações do curso "Machine Learning 2021 Spring" do Professor Hung-yi Lee da Universidade Nacional de Taiwan (NTU)

Animação automática de personagens 3D usando técnicas de estimativa de pose e geração de marcos

Conhecemos bem as GANs pelo seu sucesso na geração de imagens realistas. No entanto, elas podem ser aplicadas na geração de dados tabulares. Vamos revisar e examinar alguns artigos recentes sobre GANs tabulares em ação.

Virtual Clothing Assistant, uma implementação única e personalizada do ViTON, permite que o usuário experimente roupas virtualmente

Implementação em Pytorch de Generative Adversarial Networks (GAN) e Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) para os conjuntos de dados MNIST e CelebA

StarGANv2-VC: A Diverse, Unsupervised, Non-parallel Framework for Natural-Sounding Voice Conversion

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