swd

无需标注,用GAN同时生成图像和视频

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 6 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 57
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

swd 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musikisomorphie
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,可自行部署使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型generative-model,image-generation,tensorflow,video-generation
GitHub 星标★ 57
上线时间2019-04-01 00:00:00
代码更新2020-07-23
仓库体积13.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

swd 是一个基于 TensorFlow 的无监督视频与图像生成开源项目,旨在通过生成对抗网络(GAN)实现高质量的视频和图像合成。它解决了传统监督学习方法依赖大量标注数据的问题,能够在无标签条件下学习数据分布并生成逼真的视觉内容。核心能力包括:支持图像与视频两种模态的生成,提供统一的训练和推理框架,并采用滑动窗口判别器(Sliding Window Discriminator)等技术来提升视频生成的时序一致性。项目代码结构清晰,适合研究无监督生成模型和视频预测任务。

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 ★ 57

核心亮点

  • 同时支持图像和视频生成,覆盖两种模态
  • 采用滑动窗口判别器,视频生成时序更连贯
  • 基于TensorFlow,生态成熟,便于扩展

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖TensorFlow 1.x,迁移到新版本需额外工作

适用场景

  • 无标注视频数据的生成与预测
  • 图像合成与风格生成研究
  • 无监督学习算法验证

替代项目

VideoGAN、MoCoGAN、DVD-GAN

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