WaveDiff
Implementazione ufficiale di Pytorch dell'articolo: I Modelli di Diffusione Wavelet sono Generatori di Immagini veloci e scalabili (CVPR'23)
Genera immagini rapidamente ed efficientemente utilizzando un nuovo metodo che combina diverse tecniche di elaborazione delle immagini.
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WaveDiff ha 440 stelle su GitHub. È stato forkato 39 volte. WaveDiff è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2022. WaveDiff è disponibile con licenza AGPL-3.0. I suoi temi principali sono: diffusion-models, wavelet-transform.
Che cos'è WaveDiff?
Implementazione ufficiale di Pytorch dell'articolo: I Modelli di Diffusione Wavelet sono Generatori di Immagini veloci e scalabili (CVPR'23)
WaveDiff è open source?
WaveDiff è un progetto open source. È rilasciato con licenza AGPL-3.0.
WaveDiff è gratuito?
Sì. WaveDiff è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente. La sua licenza AGPL-3.0 è un copyleft forte: ogni versione modificata che distribuisce — anche offerta come servizio in rete — deve essere pubblicata sotto la stessa licenza.
Con quale licenza è WaveDiff?
WaveDiff è disponibile con licenza AGPL-3.0.
In quale linguaggio è scritto WaveDiff?
WaveDiff è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/vinairesearch-wavediff.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.