Inicio Proyectos VQGAN-CLIP
VQGAN-CLIP

VQGAN-CLIP

por nerdyrodent · GitHub

Solo jugando con hacer funcionar VQGAN+CLIP localmente, en lugar de tener que usar colab.

Ver en GitHub
En palabras simples

Ejecuta un modelo de texto a imagen en tu propia computadora para generar imágenes a partir de descripciones escritas.

⭐ Estrellas
🍴 Ramas
📜 Licencia
Licencia no especificada
📅 Creado
🔄 Último commit
🏷️ Categoría
💻 Lenguaje
🖥️ Autoalojable
Probable
¿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 →
VQGAN-CLIP — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
2.7k2.6k
2026-07-072026-07-29
📈 Sigue VQGAN-CLIP

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

Solo jugando con hacer funcionar VQGAN+CLIP localmente, en lugar de tener que usar colab.

VQGAN-CLIP tiene 2.6k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 417 veces. VQGAN-CLIP está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2021. Sus temas principales son: text-to-image, text2image.

Frequently asked questions

¿Qué es VQGAN-CLIP?

Solo jugando con hacer funcionar VQGAN+CLIP localmente, en lugar de tener que usar colab.

¿VQGAN-CLIP es de código abierto?

VQGAN-CLIP es un proyecto de código abierto.

¿VQGAN-CLIP es gratis?

Sí. VQGAN-CLIP es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿En qué lenguaje está escrito VQGAN-CLIP?

VQGAN-CLIP está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — VQGAN-CLIP

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

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=nerdyrodent-vqgan-clip)](https://olud.ai/project/nerdyrodent-vqgan-clip.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →
CLIP-Guided-Diffusion
Solo jugando con la ejecución de CLIP Guided Diffusion localmente, en lugar de tener que usar c…
385 · openai-clip
compartetext2imagetext-to-image
stable-diffusion-aesthetic-gradients
Personalización para Stable Diffusion a través de Gradientes Estéticos 🎨
741 · diffusion-models
compartetext2imagetext-to-image
Ovis-Image
Ovis-Image es un modelo de texto a imagen de 7B específicamente optimizado para renderizado de…
321 · image-generation
compartetext-to-image
DALLE2-pytorch
Implementación de DALL-E 2, la red neuronal de síntesis de texto a imagen actualizada de OpenAI…
11.3k · artificial-intelligence
compartetext-to-image
DF-GAN
[CVPR2022 oral] Una base simple y efectiva para la síntesis de texto a imagen
326 · generative-adversarial-network
compartetext-to-image
Attend-and-Excite
Implementación oficial para "Attend-and-Excite: Guía Semántica Basada en Atención para Modelos…
770 · diffusion-models
compartetext-to-image
min-dalle
min(DALL·E) es un puerto rápido y minimalista de DALL·E Mini a PyTorch
3.5k · artificial-intelligence
compartetext-to-image
e4t-diffusion
Implementación de ajuste de dominio basado en codificadores para la personalización rápida de m…
324 · deep-learning
compartetext-to-image
MACE
[CVPR 2024] "MACE: Borrado Masivo de Conceptos en Modelos de Difusión" (Implementación Oficial)
394 · diffusion-models
compartetext-to-image
aphantasia
CLIP + FFT/DWT/RGB = texto a imagen/video
789 · clip
compartetext-to-image

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