pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Image-to-Image Translation in PyTorch
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,712 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Image-to-Image Translation in PyTorch
Bringing-Old-Photos-Back-to-Life 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Bringing Old Photo Back to Life (CVPR 2020 oral)
CycleGAN 是用 Lua 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Software that can generate photos from paintings, turn horses into zebras, perform style transfer, and more.
machine-learning-articles 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🧠💬 Articles I wrote about machine learning, archived from MachineCurve.com.
SDV 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Synthetic data generation for tabular data
faceswap-GAN 是用 Jupyter Notebook 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
A denoising autoencoder + adversarial losses and attention mechanisms for face swapping.
BigGAN-PyTorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The author's officially unofficial PyTorch BigGAN implementation.
Papers-in-100-Lines-of-Code 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Implementation of papers in 100 lines of code.
edge-connect 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
EdgeConnect: Structure Guided Image Inpainting using Edge Prediction, ICCV 2019 https://arxiv.org/abs/1901.00212
contrastive-unpaired-translation 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Contrastive unpaired image-to-image translation, faster and lighter training than cyclegan (ECCV 2020, in PyTorch)
Anime2Sketch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A sketch extractor for anime/illustration.
Neural-Photo-Editor 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
A simple interface for editing natural photos with generative neural networks.
descript-audio-codec 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
State-of-the-art audio codec with 90x compression factor. Supports 44.1kHz, 24kHz, and 16kHz mono/stereo audio.
fg-data-synthetic 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Synthetic data generators for tabular and time-series data
pytorch-generative-adversarial-networks 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
A very simple generative adversarial network (GAN) in PyTorch
BicycleGAN 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Toward Multimodal Image-to-Image Translation
JoJoGAN 是用 Jupyter Notebook 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Official PyTorch repo for JoJoGAN: One Shot Face Stylization
torchgan 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
Research Framework for easy and efficient training of GANs based on Pytorch
gansformer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Generative Adversarial Transformers
data-efficient-gans 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[NeurIPS 2020] Differentiable Augmentation for Data-Efficient GAN Training
Image-OutPainting 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🏖 Keras Implementation of Painting outside the box
gan-compression 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[CVPR 2020] GAN Compression: Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs
melgan-neurips 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
GAN-based Mel-Spectrogram Inversion Network for Text-to-Speech Synthesis
gans-in-action 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Companion repository to GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,980 个,本站已收录 65,712 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。