joliGEN

用 GAN 和扩散模型搞定真实图像视频生成与编辑

开源 🏷️定价信息待确认 ⚠️ 链接可跳转,访问体验不确定 图像生成 🍴 复刻 40 🐛 待处理 42 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 290
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

joliGEN 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队jolibrain
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网存在但定价信息不明确,需进一步确认。
访问状态⚠️ 链接可跳转,访问体验不确定
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型augmented-reality,deep-learning,diffusion-models,gan,generative-model,image-generation,image-to-image,pytorch
GitHub 星标★ 290
上线时间2020-08-18 00:00:00
代码更新2026-10-27
仓库体积15.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

joliGEN 是一个基于 PyTorch 的生成式 AI 图像与视频工具集,融合了 GAN 和扩散模型,专注于解决真实世界中的图像生成与编辑问题。它提供图像到图像的转换能力,支持多种任务如风格迁移、图像修复、超分辨率等,并集成了增强现实相关功能。项目旨在降低生成模型的应用门槛,提供统一的训练和推理接口,方便开发者快速部署到实际场景。其核心能力包括对 GAN 和扩散模型的灵活支持,以及针对视频数据的处理扩展,适合需要高质量视觉内容生成的工业级应用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 290

核心亮点

  • 同时支持 GAN 和扩散模型,覆盖多种生成任务
  • 提供图像到图像转换及视频处理能力,应用面广
  • 基于 PyTorch,易于集成到现有深度学习工作流

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察

适用场景

  • 电商产品图风格迁移与背景替换
  • 影视后期视频帧修复与增强
  • AR 场景中实时图像内容生成

替代项目

CycleGAN、Stable Diffusion、pix2pix

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