이미지-이미지 변환

SNGAN Projection

AI GitHub 저장소

이 GitHub 리포지토리는 조건부 이미지 생성을 위한 공식 Chainer 구현을 제공합니다. 생성적 적대 신경망(GAN)에 스펙트럼 정규화와 프로젝션 판별자를 활용합니다. 이 프로젝트에는 ImageNet, 개, 고양이 이미지와 같은 데이터셋에서 학습, 평가 및 이미지 생성 코드가 포함되어 있습니다.

StyleGAN-XL

AI GitHub 저장소

대규모의 다양한 데이터셋에서 고해상도 이미지를 생성하는 AI 모델입니다. StyleGAN 아키텍처를 확장하여 이미지 합성 품질과 다양성을 향상시켰습니다. 이 프로젝트는 학습, 샘플 생성, 이미지 반전 및 편집을 위한 코드를 제공합니다.StyleGAN-XL은 대규모의 다양한 데이터셋에서 고해상도 이미지를 생성하는 AI 모델입니다. StyleGAN 아키텍처를 확장하여 이미지 합성 품질과 다양성을 향상시켰습니다. 이 프로젝트는 학습, 샘플 생성, 이미지 반전 및 편집을 위한 코드를 제공합니다.

DM-GAN

AI GitHub 저장소

텍스트-이미지 합성을 위한 Dynamic Memory Generative Adversarial Networks의 PyTorch 구현입니다. 이 저장소는 CVPR2019 논문을 기반으로 텍스트 설명을 통해 이미지를 생성하기 위한 코드, 사전 학습된 모델 및 평가 스크립트를 제공합니다.DM-GAN은 텍스트-이미지 합성을 위한 Dynamic Memory Generative Adversarial Networks의 PyTorch 구현입니다. 이 저장소는 CVPR2019 논문을 기반으로 텍스트 설명을 통해 이미지를 생성하기 위한 코드, 사전 학습된 모델 및 평가 스크립트를 제공합니다.

LS-GAN

AI 모델

또는 Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks는 GAN의 발전을 목표로 하는 프로젝트입니다. 향상된 생성 품질과 안정성을 목표로 손실 함수에 대한 새로운 접근 방식을 도입합니다. 이 프로젝트는 LS-GAN 및 그 변형을 구현하고 실험하기 위한 소스 코드를…LS-GAN, 또는 Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks는 GAN의 발전을 목표로 하는 프로젝트입니다. 향상된 생성 품질과 안정성을 목표로 손실 함수에 대한 새로운 접근 방식을 도입합니다. 이 프로젝트는 LS-GAN 및 그 변형을 구현하고 실험하기 위한 소스 코드를…

StyleSwin: Transformer-based GAN

AI GitHub 저장소

고해상도 이미지 생성을 위해 설계된 트랜스포머 기반 생성적 적대 신경망(GAN)입니다. Swin 트랜스포머와 새로운 이중 어텐션 메커니즘을 활용하여 계산 효율성과 모델링 용량을 균형 있게 조절하며, 최대 1024x1024 해상도에서 우수한 결과를 달성합니다.StyleSwin은 고해상도 이미지 생성을 위해 설계된 트랜스포머 기반 생성적 적대 신경망(GAN)입니다. Swin 트랜스포머와 새로운 이중 어텐션 메커니즘을 활용하여 계산 효율성과 모델링 용량을 균형 있게 조절하며, 최대 1024x1024 해상도에서 우수한 결과를 달성합니다.

StyleGAN3는 신호 처리를 재정비하여 "텍스처 고정" 현상을 제거하는 생성적 적대 신경망입니다. 이는 변환 및 회전 등변성을 달성하여 비디오 및 애니메이션의 보다 일관된 합성을 가능하게 합니다. 이 모델은 동적 시각 콘텐츠에 대한 향상된 디테일 일관성을 제공합니다.

Parti: Pathways Autoregressive Text-to-Image 모델

AI 모델

고품질의 사실적인 이미지를 생성하는 자동회귀 텍스트-이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 이미지 생성을 시퀀스-투-시퀀스 문제로 취급하며, 대규모 언어 모델의 발전을 활용하여 복잡한 구성과 세계 지식 합성을 수행합니다. Parti는 정교한 디테일과 상호작용을 포함하는 풍부한 콘텐츠 합성을 지원합니다.Parti는 고품질의 사실적인 이미지를 생성하는 자동회귀 텍스트-이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 이미지 생성을 시퀀스-투-시퀀스 문제로 취급하며, 대규모 언어 모델의 발전을 활용하여 복잡한 구성과 세계 지식 합성을 수행합니다. Parti는 정교한 디테일과 상호작용을 포함하는 풍부한 콘텐츠 합성을 지원합니다.

Google Research에서 개발한 텍스트-이미지 확산 모델로, 언어에 대한 깊은 이해를 바탕으로 사실적인 이미지를 생성합니다. Imagen은 이미지-텍스트 정렬 및 샘플 충실도에서 뛰어나며, 인간 평가에서 다른 모델을 능가하고 COCO와 같은 벤치마크에서 최첨단 FID 점수를 달성했습니다.Imagen은 Google Research에서 개발한 텍스트-이미지 확산 모델로, 언어에 대한 깊은 이해를 바탕으로 사실적인 이미지를 생성합니다. Imagen은 이미지-텍스트 정렬 및 샘플 충실도에서 뛰어나며, 인간 평가에서 다른 모델을 능가하고 COCO와 같은 벤치마크에서 최첨단 FID 점수를 달성했습니다.