Início Projetos PixelSmile
PixelSmile
Python

PixelSmile

PixelSmile: Edição de expressão facial de alta precisão com controle contínuo, redução de entrelaçamento semântico e forte preservação de identidade.

por Ammmob · GitHub
Estrelas
Forks
Licença
Criado
Último commit
Linguagem
diffusion-modelsfacial-expression-editinggenerative-modelsApache-2.0Python
Ver no GitHub
Em palavras simples

Edite expressões faciais em imagens com controle preciso, mantendo a identidade dos sujeitos.

Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
PixelSmile — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
476475
2026-07-202026-08-31
📈 Acompanhe PixelSmile

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

PixelSmile: Edição de expressão facial de alta precisão com controle contínuo, redução de entrelaçamento semântico e forte preservação de identidade.

PixelSmile tem 475 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 22 vezes. PixelSmile é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2026. PixelSmile está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: diffusion-models, facial-expression-editing, generative-models, image-editing.

Frequently asked questions

O que é PixelSmile?

PixelSmile: Edição de expressão facial de alta precisão com controle contínuo, redução de entrelaçamento semântico e forte preservação de identidade.

PixelSmile é de código aberto?

PixelSmile é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.

PixelSmile é gratuito?

Sim. PixelSmile é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está PixelSmile?

PixelSmile está disponível sob a licença Apache-2.0.

Em que linguagem PixelSmile está escrito?

PixelSmile é escrito principalmente em Python.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — PixelSmile

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=ammmob-pixelsmile)](https://olud.ai/project/ammmob-pixelsmile.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →
Paint-by-Example
Pinte por Exemplo: Edição de Imagem Baseada em Exemplo com Modelos de Difusão
1.3k · computer-vision
partilhaimage-editingdiffusion-models
BrushEdit
[em revisão] A implementação oficial do artigo "BrushEdit: Edição e Pintura de Imagem Tudo-em-U…
587 · diffusion-models
partilhaimage-editingdiffusion-models
PNDM
A implementação oficial para Métodos Numéricos Pseudo para Modelos de Difusão em Manifolds (PND…
356 · diffusion-models
partilhagenerative-modelsdiffusion-models
Voost
[SIGGRAPH Asia 25] Voost: Um Transformador de Difusão Unificado e Escalável para Experimentação…
340 · diffusion-models
partilhaimage-editingdiffusion-models
MagicBrush
[NeurIPS'23] "MagicBrush: Um Conjunto de Dados Anotado Manualmente para Edição de Imagem Guiada…
411 · diffusion-models
partilhaimage-editingdiffusion-models
RISE
[RSS 2026] Código para RISE: Política de Robô Auto-Aprimorável com Modelo de Mundo Composiciona…
323 · diffusion-models
partilhagenerative-modelsdiffusion-models
UniPic
Modelo de edição de múltiplas imagens SOTA de código aberto
870 · aigc
partilhaimage-editingdiffusion-models
FlashVideo
[AAAI-2026] FlashVideo: Fluindo Fidelidade ao Detalhe para Geração Eficiente de Vídeo em Alta R…
462 · diffusion-models
partilhagenerative-modelsdiffusion-models
score_sde
Código oficial para Modelagem Generativa Baseada em Pontuação através de Equações Diferenciais…
1.8k · controllable-generation
partilhagenerative-modelsdiffusion-models
LFM
Implementação oficial em PyTorch do artigo: Correspondência de Fluxo em Espaço Latente
356 · conditional-normalizing-flows
partilhagenerative-modelsdiffusion-models

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.