Startseite Projekte lightweight-gan
lightweight-gan
Python

lightweight-gan

Implementierung von 'lightweight' GAN, vorgeschlagen in ICLR 2021, in Pytorch. Hochauflösende Bildgenerierungen, die innerhalb eines oder zwei Tage trainiert werden können

von lucidrains · GitHub
Sterne
Forks
Lizenz
Erstellt
Letzter Commit
Sprache
artificial-intelligencedeep-learninggenerative-adversarial-networkMITPython
Auf GitHub ansehen
In einfachen Worten

Hochauflösende Bilder schnell mit einem leichten generativen Modell in Python generieren.

Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →
lightweight-gan — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
1 6811 680
2026-07-202026-08-31
📈 lightweight-gan verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar
E-Mail-Alerts erhalten →
📄 Über

Implementierung von 'lightweight' GAN, vorgeschlagen in ICLR 2021, in Pytorch. Hochauflösende Bildgenerierungen, die innerhalb eines oder zwei Tage trainiert werden können

lightweight-gan hat 1.7k Sterne auf GitHub. Es wurde 219-mal geforkt. lightweight-gan ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2020 aktiv entwickelt. lightweight-gan ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: artificial-intelligence, deep-learning, generative-adversarial-network.

Frequently asked questions

Was ist lightweight-gan?

Implementierung von 'lightweight' GAN, vorgeschlagen in ICLR 2021, in Pytorch. Hochauflösende Bildgenerierungen, die innerhalb eines oder zwei Tage trainiert werden können

Ist lightweight-gan Open Source?

lightweight-gan ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Ist lightweight-gan kostenlos?

Ja. lightweight-gan ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht lightweight-gan?

lightweight-gan ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist lightweight-gan geschrieben?

lightweight-gan ist hauptsächlich in Python geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
olud.ai badge — lightweight-gan

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=lucidrains-lightweight-gan)](https://olud.ai/project/lucidrains-lightweight-gan.html)
Weitere Abzeichenoptionen →
🧬 Teilt DNA mit🧬 DNA-Karte ansehen →
gigagan-pytorch
Implementierung von GigaGAN, dem neuen SOTA GAN von Adobe. Höhepunkt von fast einem Jahrzehnt F…
1.9k · artificial-intelligence
teiltgenerative-adversarial-network
DF-GAN
[CVPR2022 Oral] Eine einfache und effektive Basislinie für Text-zu-Bild-Synthese
326 · generative-adversarial-network
teiltgenerative-adversarial-network
the-gan-zoo
Eine Liste aller benannten GANs!
14.7k · gan
teiltgenerative-adversarial-network
Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials
深度学习与PyTorch入门实战视频教程 配套源代码和PPT
3.1k · artificial-intelligence
teiltgenerative-adversarial-network
videogan
Videos mit Szenendynamik generieren. NIPS 2016.
706 · computer-vision
teiltgenerative-adversarial-network
HyperGAN
Composable GAN-Framework mit API und Benutzeroberfläche
1.2k · artificial-intelligence
teiltgenerative-adversarial-network
img2img-turbo
Ein-Schritt-Bild-zu-Bild mit Stable Diffusion turbo: sketch2image, day2night und mehr
2.5k · computer-vision
teiltgenerative-adversarial-network
stylegan2-pytorch
Einfachste funktionierende Implementierung von Stylegan2, einem hochmodernen generativen advers…
3.8k · artificial-intelligence
teiltgenerative-adversarial-network
ganspace
Entdeckung interpretierbarer GAN-Kontrollen [NeurIPS 2020]
1.8k · deep-learning
teiltgenerative-adversarial-network
Few-Shot-Patch-Based-Training
Die offizielle Implementierung unseres SIGGRAPH 2020-Papiers Interaktive Video-Stilisierung mit…
625 · deep-learning
teiltgenerative-adversarial-network

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.