high-fidelity-generative-compression
Implémentation Pytorch de Compression d'Image Générative Haute Fidélité + Routines pour compression d'image neuronale
Compressez des images de manière efficace tout en maintenant la qualité, en utilisant un modèle qui apprend des données pour améliorer les résultats.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentImplémentation Pytorch de Compression d'Image Générative Haute Fidélité + Routines pour compression d'image neuronale
high-fidelity-generative-compression compte 475 étoiles sur GitHub. Il a été forké 81 fois. high-fidelity-generative-compression est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2020. high-fidelity-generative-compression est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : computer-vision, entropy-coding, generative-adversarial-networks, image-compression.
Qu'est-ce que high-fidelity-generative-compression ?
Implémentation Pytorch de Compression d'Image Générative Haute Fidélité + Routines pour compression d'image neuronale
high-fidelity-generative-compression est-il open source ?
high-fidelity-generative-compression est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
high-fidelity-generative-compression est-il gratuit ?
Oui. high-fidelity-generative-compression est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est high-fidelity-generative-compression ?
high-fidelity-generative-compression est disponible sous licence Apache-2.0.
Dans quel langage high-fidelity-generative-compression est-il écrit ?
high-fidelity-generative-compression est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/justin-tan-high-fidelity-generative-compression.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.