StyleGAN-XL

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.

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.

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.

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.

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…

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…

ESRGAN

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이미지 초해상도를 위한 고급 AI 모델로, 시각적 세부 사항과 품질을 향상시킵니다. PIRM 챌린지에서 지각 초해상도 부문에서 우승하였으며, 다양한 응용 프로그램에서 이미지 선명도와 해상도를 개선하는 데 사용됩니다.ESRGAN은 이미지 초해상도를 위한 고급 AI 모델로, 시각적 세부 사항과 품질을 향상시킵니다. PIRM 챌린지에서 지각 초해상도 부문에서 우승하였으며, 다양한 응용 프로그램에서 이미지 선명도와 해상도를 개선하는 데 사용됩니다.