generative-adversarial-network

Mã nguồn chính thức cho DragGAN (SIGGRAPH 2023)

Chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh trong PyTorch

🦙 LaMa Image Inpainting, công nghệ điền khuyết ảnh mặt nạ lớn với tích chập Fourier, WACV 2022

Bộ công cụ Sáng tạo Đa phương thức Tiên tiến, Tạo sinh và Thông minh OpenMMLab. Khám phá điều kỳ diệu 🪄: AI tạo sinh (AIGC), API dễ sử dụng, kho mô hình tuyệt vời, mô hình khuếch tán để tạo văn bản thành hình ảnh, khôi phục/nâng cao hình ảnh/video, v.v.

Tổng hợp và thao tác với hình ảnh 2048x1024 bằng các GAN có điều kiện

Danh sách tổng hợp các ứng dụng và bản demo GAN tuyệt vời

Tính toán điểm FID bằng PyTorch.

Bản cài đặt hoạt động đơn giản nhất của Stylegan2, mạng đối kháng tạo sinh tiên tiến nhất, bằng PyTorch. Giúp mọi người có thể trải nghiệm sự tách rời yếu tố

Tạo dữ liệu tổng hợp cho dữ liệu dạng bảng

StudioGAN là một thư viện PyTorch cung cấp các triển khai của Generative Adversarial Networks (GAN) tiêu biểu cho việc tạo hình ảnh có điều kiện/không điều kiện.

DeepFill v1/v2 tích hợp Contextual Attention và Gated Convolution, CVPR 2018 và ICCV 2019 Oral

EdgeConnect: Khôi phục ảnh có hướng dẫn cấu trúc sử dụng dự đoán cạnh, ICCV 2019 https://arxiv.org/abs/1901.00212

Image-to-image một bước với Stable Diffusion turbo: sketch2image, day2night, và nhiều hơn nữa

(ෆ`꒳´ෆ) Khảo sát về Tạo/Tổng hợp Văn bản thành Hình ảnh.

:Bộ dữ liệu khuôn mặt quy mô lớn dùng để phân tích cú pháp, nhận dạng, tạo và chỉnh sửa khuôn mặt.

Cài đặt bằng C++ cho các hướng dẫn PyTorch dành cho mọi người

Một AI tạo nhạc

Triển khai GigaGAN, SOTA GAN mới từ Adobe. Đỉnh cao của gần một thập kỷ nghiên cứu về GAN

Codec âm thanh hiện đại với hệ số nén 90x. Hỗ trợ âm thanh mono/stereo 44.1kHz, 24kHz và 16kHz.

Triển khai 'lightweight' GAN trong Pytorch, được đề xuất tại ICLR 2021. Tạo ảnh độ phân giải cao có thể huấn luyện trong vòng một hoặc hai ngày

Bộ sưu tập Google Colaboratory notebook giúp thử nghiệm nhanh chóng và dễ dàng

Trình tạo dữ liệu tổng hợp cho dữ liệu bảng và chuỗi thời gian

Danh sách các tài nguyên tăng cường dữ liệu hữu ích. Bạn sẽ tìm thấy các kỹ thuật ít phổ biến, thư viện, liên kết đến các kho lưu trữ GitHub, bài báo nghiên cứu và các tài liệu khác.

Conditional GAN dùng để tạo dữ liệu bảng tổng hợp (tabular data) nhân tạo.

Kho mã nguồn chính thức cho ấn bản thứ hai của cuốn sách O'Reilly: Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose and Play.

Thư viện phát hiện bất thường chuỗi thời gian phi giám sát

Deep Generative Modeling: Các ví dụ giới thiệu.

[NeurIPS 2020] Tăng cường khả dụng vi phân cho việc huấn luyện GAN hiệu quả dữ liệu

PyTorch - Tính toán FID với các bước thay đổi kích thước và lượng tử hóa hình ảnh phù hợp [CVPR 2022]

Kho lưu trữ đi kèm với sách GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks