Inicio Proyectos data-efficient-gans
data-efficient-gans

data-efficient-gans

por mit-han-lab · GitHub

[NeurIPS 2020] Aumento diferenciable para entrenamiento de GAN eficiente en datos

Ver en GitHub
En palabras simples

Entrena modelos de IA para generar imágenes usando solo un pequeño número de imágenes de ejemplo con técnicas avanzadas.

⭐ Estrellas
🍴 Ramas
📜 Licencia
Uso comercial permitido
📅 Creado
🔄 Último commit
🏷️ Categoría
💻 Lenguaje
¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
data-efficient-gans — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
1 3101 309
2026-07-202026-07-29
📈 Sigue data-efficient-gans

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

[NeurIPS 2020] Aumento diferenciable para entrenamiento de GAN eficiente en datos

data-efficient-gans tiene 1.3k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 174 veces. data-efficient-gans está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2020. data-efficient-gans está disponible bajo la licencia BSD-2-Clause. Sus temas principales son: data-efficient, gans, generative-adversarial-network, image-generation.

Frequently asked questions

¿Qué es data-efficient-gans?

[NeurIPS 2020] Aumento diferenciable para entrenamiento de GAN eficiente en datos

¿data-efficient-gans es de código abierto?

data-efficient-gans es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia BSD-2-Clause.

¿data-efficient-gans es gratis?

Sí. data-efficient-gans es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está data-efficient-gans?

data-efficient-gans está disponible bajo la licencia BSD-2-Clause.

¿En qué lenguaje está escrito data-efficient-gans?

data-efficient-gans está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
OpenSourceAI badge — data-efficient-gans

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=mit-han-lab-data-efficient-gans)](https://opensourceai.tech/project/mit-han-lab-data-efficient-gans.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →
vision-aided-gan
Ensembling Off-the-shelf Models for GAN Training (CVPR 2022 Oral)
421 · computer-graphics
compartegansgenerative-adversarial-network
anycost-gan
[CVPR 2021] GANs de costo cero para síntesis y edición de imágenes interactivas
779 · computer-graphics
compartegansgenerative-adversarial-network
contrastive-unpaired-translation
Traducción de imágenes no emparejadas contrastivas, entrenamiento más rápido y ligero que cycle…
2.5k · computer-graphics
compartegansgenerative-adversarial-network
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
Traducción de Imagen a Imagen en PyTorch.
25.2k · computer-graphics
compartegansgenerative-adversarial-network
Text-to-Image-Synthesis
Implementación en Pytorch del artículo de Síntesis de Texto a Imagen Generativa Adversarial
411 · gans
compartegansimage-generation
CycleGAN
Software que puede generar fotos a partir de pinturas, convertir caballos en cebras, realizar t…
12.9k · computer-graphics
compartegansgenerative-adversarial-network
BlendGAN
Implementación oficial en PyTorch de "BlendGAN: Mezcla Implícita de GAN para Generación de Rost…
498 · gan
compartegenerative-adversarial-networkimage-generation
text-to-image
Síntesis de texto a imagen utilizando vectores de pensamiento
2.2k · deep-learning
compartegenerative-adversarial-networktensorflow
edge-connect
EdgeConnect: Inpainting de Imágenes Guiado por Estructura utilizando Predicción de Bordes, ICCV…
2.6k · canny-edge-detection
compartegansgenerative-adversarial-network
Image-OutPainting
🏖 Implementación de Keras de Pintar fuera de la caja
1.1k · computer-vision
comparteganstensorflow

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.