Awesome GitHub RepositoriesUnsupervised Style Translation

UGATIT este o rețea generativă adversarială (GAN) nesupervizată și un model de traducere imagine-la-imagine implementat în TensorFlow. Acesta servește drept implementare oficială de cercetare a unei lucrări ICLR 2020, oferind un framework pentru convertirea imaginilor între diferite stiluri vizuale fără a necesita exemple de antrenament pereche. Sistemul utilizează o rețea atențională generativă nesupervizată și hărți de atenție pentru a deforma formele geometrice și a modifica texturile în timpul procesului de traducere. Utilizează un framework cycle-consistent pentru a asigura calitatea traducerii, necesitând ca imaginile să revină la starea lor originală după schimbări de domeniu în ambele sensuri. Codul sursă acoperă antrenarea generativă adversarială și transformarea geometrică a imaginilor, utilizând arhitecturi de discriminare multi-scală și normalizarea adaptivă layer-instance pentru a rafina calitatea sintezei.

Imaginaire este o bibliotecă PyTorch pentru sinteza imaginilor și un framework de traducere neuronală a imaginilor, conceput pentru a genera conținut vizual sintetic de înaltă rezoluție. Funcționează ca un generator vizual de deep learning care mapează imagini și videoclipuri semantice în versiuni fotorealiste, folosind atât metode supervizate, cât și nesupervizate. Proiectul include un instrument specializat pentru randarea mediilor 3D, care convertește reprezentările de tip bloc în scene fotorealiste, menținând în același timp consistența vizuală pe termen lung. De asemenea, suportă traducerea video fotorealistă care utilizează imagini de referință pentru a asigura stabilitatea temporală a secvențelor. Framework-ul acoperă o gamă largă de capabilități de sinteză vizuală, inclusiv transferul de stil multi-domeniu, maparea imagine-la-imagine și generarea de imagini și videoclipuri sintetice bazate pe cercetări de deep learning.