StyleSwin: Transformer-based GAN

StyleGAN-XL

AI GitHub リポジトリ

大規模で多様なデータセットから高解像度画像を生成するためのAIモデルです。StyleGANアーキテクチャを拡張し、画像合成の品質と多様性を向上させます。このプロジェクトでは、トレーニング、サンプル生成、画像反転および編集のためのコードを提供します。StyleGAN-XLは、大規模で多様なデータセットから高解像度画像を生成するためのAIモデルです。StyleGANアーキテクチャを拡張し、画像合成の品質と多様性を向上させます。このプロジェクトでは、トレーニング、サンプル生成、画像反転および編集のためのコードを提供します。

DM-GAN

AI GitHub リポジトリ

テキストから画像への合成のためのDynamic Memory Generative Adversarial NetworksのPyTorch実装です。このリポジトリは、CVPR2019の論文に基づいた、テキスト説明からの画像生成のためのコード、事前学習済みモデル、および評価スクリプトを提供します。DM-GANは、テキストから画像への合成のためのDynamic Memory Generative Adversarial NetworksのPyTorch実装です。このリポジトリは、CVPR2019の論文に基づいた、テキスト説明からの画像生成のためのコード、事前学習済みモデル、および評価スクリプトを提供します。

SNGAN Projection

AI GitHub リポジトリ

この GitHub リポジトリは、条件付き画像生成のための公式 Chainer 実装を提供します。敵対的生成ネットワーク（GAN）にスペクトル正規化とプロジェクション識別器を活用しています。ImageNet、犬、猫の画像などのデータセットでの学習、評価、画像生成のためのコードを含みます。

生成器内の信号処理を全面的に見直すことで、エイリアシングのない（alias-free）敵対的生成ネットワークを導入します。この革新により、「テクスチャスティッキング」が解消され、ビデオやアニメーションのより一貫性のある合成が可能になります。このモデルはStyleGAN2のFIDを達成しつつ、サブピクセルスケールでも平行移動と回転に対して…StyleGAN3は、生成器内の信号処理を全面的に見直すことで、エイリアシングのない（alias-free）敵対的生成ネットワークを導入します。この革新により、「テクスチャスティッキング」が解消され、ビデオやアニメーションのより一貫性のある合成が可能になります。このモデルはStyleGAN2のFIDを達成しつつ、サブピクセルスケールでも平行移動と回転に対して…

StyleGAN3は、信号処理を全面的に見直すことで「テクスチャースティッキング」を排除した敵対的生成ネットワークです。これにより、並進および回転の等変性を実現し、ビデオやアニメーションのより一貫性のある合成を可能にします。このモデルは、動的なビジュアルコンテンツの詳細の一貫性を向上させます。

ESRGAN

AI GitHub リポジトリ

視覚的な詳細と品質を向上させるための高度なAIモデルで、画像の超解像に特化しています。PIRMチャレンジの知覚的超解像部門で優勝し、さまざまなアプリケーションで画像の明瞭さと解像度を向上させるために使用されています。ESRGANは、視覚的な詳細と品質を向上させるための高度なAIモデルで、画像の超解像に特化しています。PIRMチャレンジの知覚的超解像部門で優勝し、さまざまなアプリケーションで画像の明瞭さと解像度を向上させるために使用されています。

RepVGG

AI GitHub リポジトリ

ImageNetで高い精度を達成する、強力かつシンプルなConvNetアーキテクチャです。VGGスタイルの設計に再パラメータ化技術を採用し、効率的な推論を可能にします。このプロジェクトでは、事前学習済みモデル、トレーニングコード、および様々なコンピュータビジョンタスクのためのサンプルを提供しています。RepVGGは、ImageNetで高い精度を達成する、強力かつシンプルなConvNetアーキテクチャです。VGGスタイルの設計に再パラメータ化技術を採用し、効率的な推論を可能にします。このプロジェクトでは、事前学習済みモデル、トレーニングコード、および様々なコンピュータビジョンタスクのためのサンプルを提供しています。

効率的かつ高忠実度の音声合成を実現する敵対的生成ネットワークです。オーディオ内の周期的なパターンをモデル化してサンプル品質を向上させ、高速で人間のような品質を達成します。このモデルは、単一話者、未知の話者、エンドツーエンド合成をサポートし、CPU向けの小型フットプリント版も提供しています。HiFi-GANは、効率的かつ高忠実度の音声合成を実現する敵対的生成ネットワークです。オーディオ内の周期的なパターンをモデル化してサンプル品質を向上させ、高速で人間のような品質を達成します。このモデルは、単一話者、未知の話者、エンドツーエンド合成をサポートし、CPU向けの小型フットプリント版も提供しています。