Home Progetti PixelSmile
PixelSmile
Python

PixelSmile

PixelSmile: Modifica fine delle espressioni facciali con controllo continuo, ridotto intreccio semantico e forte preservazione dell'identità.

di Ammmob · GitHub
Stelle
Fork
Licenza
Creato
Ultimo commit
Lingua
diffusion-modelsfacial-expression-editinggenerative-modelsApache-2.0Python
Visualizza su GitHub
In parole semplici

Modifica le espressioni facciali nelle immagini con un controllo preciso mantenendo l'identità dei soggetti.

Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
PixelSmile — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
476475
2026-07-202026-08-31
📈 Segui PixelSmile

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

PixelSmile: Modifica fine delle espressioni facciali con controllo continuo, ridotto intreccio semantico e forte preservazione dell'identità.

PixelSmile ha 475 stelle su GitHub. È stato forkato 22 volte. PixelSmile è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2026. PixelSmile è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: diffusion-models, facial-expression-editing, generative-models, image-editing.

Frequently asked questions

Che cos'è PixelSmile?

PixelSmile: Modifica fine delle espressioni facciali con controllo continuo, ridotto intreccio semantico e forte preservazione dell'identità.

PixelSmile è open source?

PixelSmile è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.

PixelSmile è gratuito?

Sì. PixelSmile è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è PixelSmile?

PixelSmile è disponibile con licenza Apache-2.0.

In quale linguaggio è scritto PixelSmile?

PixelSmile è scritto principalmente in Python.

🏅 Manutentore di questo progetto?
olud.ai badge — PixelSmile

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=ammmob-pixelsmile)](https://olud.ai/project/ammmob-pixelsmile.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →
Paint-by-Example
Dipingi per esempio: editing di immagini basato su esempi con modelli di diffusione
1.3k · computer-vision
condivideimage-editingdiffusion-models
BrushEdit
[in revisione] L'implementazione ufficiale dell'articolo "BrushEdit: All-In-One Image Inpaintin…
587 · diffusion-models
condivideimage-editingdiffusion-models
PNDM
L'implementazione ufficiale per i Metodi Numerici Pseudo per Modelli di Diffusione su Varietà (…
356 · diffusion-models
condividegenerative-modelsdiffusion-models
Voost
[SIGGRAPH Asia 25] Voost: Un trasformatore di diffusione unificato e scalabile per il provare v…
340 · diffusion-models
condivideimage-editingdiffusion-models
MagicBrush
[NeurIPS'23] "MagicBrush: Un Dataset Annotato Manualmente per Editing di Immagini Guidato da Is…
411 · diffusion-models
condivideimage-editingdiffusion-models
RISE
[RSS 2026] Codice per RISE: Politica Robotica Auto-Migliorante con Modello di Mondo Composizion…
323 · diffusion-models
condividegenerative-modelsdiffusion-models
UniPic
Modello di editing multi-immagine SOTA open-source
870 · aigc
condivideimage-editingdiffusion-models
FlashVideo
[AAAI-2026]FlashVideo: Fedeltà Fluida ai Dettagli per Generazione Video ad Alta Risoluzione Eff…
462 · diffusion-models
condividegenerative-modelsdiffusion-models
score_sde
Codice ufficiale per la Modellazione Generativa Basata su Score attraverso Equazioni Differenzi…
1.8k · controllable-generation
condividegenerative-modelsdiffusion-models
LFM
Implementazione ufficiale in PyTorch dell'articolo: Flow Matching in Latent Space
356 · conditional-normalizing-flows
condividegenerative-modelsdiffusion-models

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.