WaveDiff
Implementación oficial de Pytorch del artículo: Los Modelos de Difusión de Wavelet son generadores de imágenes rápidos y escalables (CVPR'23)
Genera imágenes de manera rápida y eficiente utilizando un nuevo método que combina diferentes técnicas de procesamiento de imágenes.
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WaveDiff tiene 440 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 39 veces. WaveDiff está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2022. WaveDiff está disponible bajo la licencia AGPL-3.0. Sus temas principales son: diffusion-models, wavelet-transform.
¿Qué es WaveDiff?
Implementación oficial de Pytorch del artículo: Los Modelos de Difusión de Wavelet son generadores de imágenes rápidos y escalables (CVPR'23)
¿WaveDiff es de código abierto?
WaveDiff es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia AGPL-3.0.
¿WaveDiff es gratis?
Sí. WaveDiff es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo. Su licencia AGPL-3.0 es un copyleft fuerte: toda versión modificada que distribuya — incluso ofrecida como servicio en línea — debe publicarse bajo la misma licencia.
¿Bajo qué licencia está WaveDiff?
WaveDiff está disponible bajo la licencia AGPL-3.0.
¿En qué lenguaje está escrito WaveDiff?
WaveDiff está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/vinairesearch-wavediff.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.