DM-GAN

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.

SNGAN Projection

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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.

StyleSwin: Transformer-based GAN

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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.

Kandinsky 2

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다국어 텍스트-이미지 잠재 확산 모델입니다. 텍스트-이미지, 이미지-이미지, 인페인팅을 포함한 고급 이미지 생성 기능을 제공합니다. 이 모델은 향상된 이미지 생성 제어를 위해 ControlNet을 지원하며, 텍스트와 이미지에 대한 이해도를 높여 더욱 미적인 결과물을 생성하는 강력한 인코더를…Kandinsky 2는 다국어 텍스트-이미지 잠재 확산 모델입니다. 텍스트-이미지, 이미지-이미지, 인페인팅을 포함한 고급 이미지 생성 기능을 제공합니다. 이 모델은 향상된 이미지 생성 제어를 위해 ControlNet을 지원하며, 텍스트와 이미지에 대한 이해도를 높여 더욱 미적인 결과물을 생성하는 강력한 인코더를…

StyleCLIP

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StyleGAN 이미지의 텍스트 기반 조작을 위한 공식 구현체입니다. CLIP의 시각-언어 이해 능력과 StyleGAN의 생성 기능을 활용하여 텍스트 프롬프트를 통해 직관적인 이미지 편집을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 잠재 벡터 최적화, 잠재 매퍼, 글로벌 StyleSpace 방향의 세 가지…StyleCLIP은 StyleGAN 이미지의 텍스트 기반 조작을 위한 공식 구현체입니다. CLIP의 시각-언어 이해 능력과 StyleGAN의 생성 기능을 활용하여 텍스트 프롬프트를 통해 직관적인 이미지 편집을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 잠재 벡터 최적화, 잠재 매퍼, 글로벌 StyleSpace 방향의 세 가지…

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…

LLaVA

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대규모 언어 및 시각 기능을 결합한 시각적 명령어 튜닝 모델입니다. GPT-4V 수준의 성능 달성을 목표로 하며, 멀티모달 이해 및 상호작용을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 연구원 및 개발자를 위한 코드, 모델 및 리소스를 제공합니다.LLaVA는 대규모 언어 및 시각 기능을 결합한 시각적 명령어 튜닝 모델입니다. GPT-4V 수준의 성능 달성을 목표로 하며, 멀티모달 이해 및 상호작용을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 연구원 및 개발자를 위한 코드, 모델 및 리소스를 제공합니다.

생성자 내 신호 처리를 재정비하여 앨리어스 프리(alias-free) 생성적 적대 신경망을 도입합니다. 이 혁신은 "텍스처 고정(texture sticking)" 현상을 제거하여 비디오 및 애니메이션의 보다 일관된 합성을 가능하게 합니다. 이 모델은 StyleGAN2의 FID를 달성하면서도 변환 및…StyleGAN3는 생성자 내 신호 처리를 재정비하여 앨리어스 프리(alias-free) 생성적 적대 신경망을 도입합니다. 이 혁신은 "텍스처 고정(texture sticking)" 현상을 제거하여 비디오 및 애니메이션의 보다 일관된 합성을 가능하게 합니다. 이 모델은 StyleGAN2의 FID를 달성하면서도 변환 및…