generative-adversarial-network

Implementação oficial para "Pivotal Tuning for Latent-based editing of Real Images" (ACM TOG 2022) https://arxiv.org/abs/2106.05744

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.

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)

[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

Código para Hands-on Unsupervised Learning Using Python (O'Reilly Media)

Um modelo de Deep Learning rápido para ampliar vídeos de baixa resolução para alta resolução a 30fps

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