style-transfer
本站收录 33 个带「style-transfer」标签的 AI 开源项目
AdaIN-styleAdaIN-style 是一个基于 Lua 和 Torch 实现的实时任意风格迁移项目，源自论文《Arbitrary Style Transfer in Rea★ 1,569
arbitrary-image-stylization-tfjs这是一个基于 TensorFlow.js 的任意风格迁移工具，允许用户将任意艺术风格应用到任意内容图像上，无需预先训练特定风格模型。它解决了传统风格迁移需要为每★ 1,205
AI-Visual-Prompt-CookbookAI-Visual-Prompt-Cookbook 是一个精选的可复用 JSON 提示词模板与风格参考库，专为 AI 图像生成设计。它解决的是提示词工程中重复造★ 704
HiDTHiDT 是 CVPR 2020 Oral 论文《High-Resolution Daytime Translation Without Domain Labe★ 652
Few-Shot-Patch-Based-Training这是一个基于少量样本补丁训练的交互式视频风格化工具，源自SIGGRAPH 2020论文。它解决的是传统风格迁移需要大量训练数据且难以保持视频时序一致性的问题。核★ 627
GTSingerGTSinger 是一个面向歌唱语音合成研究的全球多技术歌唱语料库，由 NeurIPS 2024 Spotlight 论文提出。它解决了现有歌唱数据集在技术覆盖★ 529
Awesome-Controllable-Diffusion这是一个聚焦扩散模型可控生成的精选资源列表，收录了ControlNet、DreamBooth、IP-Adapter等前沿方法的论文与代码。它系统梳理了从结构控制★ 504
BlendGANBlendGAN 是一个基于 PyTorch 的官方实现，来自 NeurIPS 2021 论文。它解决的是人脸风格化生成中风格控制不灵活的问题，核心创新在于提出★ 497
StyleShotStyleShot 是一个开源的图像风格迁移模型，旨在将任意参考图片的风格迁移到任意内容上，无需针对特定风格进行微调。它解决了传统风格迁移方法需要为每种风格单独★ 472
cross-image-attentionCross-Image Attention 是论文《Cross-Image Attention for Zero-Shot Appearance Transfe★ 404
awesome-segment-anything-extensions这是一个精选列表，汇集了围绕 Meta 的 Segment Anything Model (SAM) 生态的各类扩展项目、工具和资源。它解决了 SAM 社区资源★ 348
GenerSpeechGenerSpeech 是一个基于 PyTorch 实现的文本到语音（TTS）模型，源自 NeurIPS 2022 论文，专注于零样本风格迁移，即用未见过的自定★ 333
TSITTSIT是ECCV 2020 Spotlight论文的官方实现，提出了一种简单且通用的图像到图像翻译框架。它通过特征变换（feature transformat★ 288
StyleCLIPDrawStyleCLIPDraw 是一个基于 CLIP 和风格迁移的文本到绘画合成方法，发表于 IJCAI 2022 和 NeurIPS 2021 创意设计研讨会。它★ 280
One-Shot-Voice-CloningOne-Shot-Voice-Cloning 是一个基于 Unet-TTS 架构的一次性语音克隆开源项目，旨在通过少量参考音频（甚至一句话）即可复制目标说话人的★ 243
OmniTransferOmniTransfer 是一个面向时空视频迁移的全能框架，旨在解决视频生成中多种迁移任务分散、流程复杂的问题。它整合了姿态迁移、风格迁移、身份生成、相机控制等★ 237
Awesome-Style-Transfer-with-Diffusion-Models这是一个精选资源列表，汇集了基于扩散模型的风格迁移方法。它解决了传统风格迁移方法在复杂纹理和结构保持上的不足，以及扩散模型在风格化应用中缺乏系统整理的问题。项目★ 204
Awesome-Text-to-SpeechAwesome-Text-to-Speech 是一个精心整理的文本转语音（TTS）领域资源列表，汇集了最新的工具、模型和资源。它旨在帮助开发者和研究者快速了解 ★ 195
StyleStudioStyleStudio 是 CVPR 2025 的官方实现，专注于文本驱动的风格迁移，并允许对风格元素进行选择性控制。它解决传统风格迁移中风格与内容耦合、难以精★ 172
STYLERSTYLER 是 INTERSPEECH 2021 发表的语音合成论文官方实现，专注于表达性且可控的神经文本转语音（TTS）。它通过语音分解技术，将语音内容、音★ 159
RIVALRIVAL 是一个基于扩散模型的图像变体生成工具，来自 NeurIPS 2023 Spotlight 论文。它解决的是真实世界图像在保持内容结构的同时进行风格或★ 155
stable-diffusion-reference-onlystable-diffusion-reference-only 是一个基于 Stable Diffusion 的 img2img 变体项目，源自 Arxiv 2★ 151
a-neural-algorithm-of-artistic-style这是一个基于Keras实现经典论文《A Neural Algorithm of Artistic Style》的开源项目，将神经风格迁移算法从理论转化为可运行的★ 117
ScribbleArchitectScribbleArchitect 是一个将手绘草图转化为建筑设计方案的开源工具，基于 Stable Diffusion、LCM、IP Adapters 和 C★ 114
pytti-notebookpytti-notebook 是一个基于 Google Colab 的图像生成与风格迁移实验笔记本，主要利用 GAN（生成对抗网络）技术实现图像动画化和风格转换★ 112
Faces2AnimeFaces2Anime 是一个基于生成对抗网络（GAN）的人脸卡通化风格迁移开源项目，源自 2021 年台湾科技大学硕士论文。它旨在将真实人脸照片转换为动漫风格★ 108
DiffStyleDiffStyle 是一个基于扩散模型（Diffusion Model）的一对多风格迁移工具，源自计算机图形学课程项目，构建于 Prompt-to-Prompt★ 93
neural-painters-xNeural Painters X 是一个基于 Jupyter Notebook 的实验性开源项目，探索如何利用神经网络模拟画家创作过程，将输入图像或噪声转化为★ 79
cyclegan-qpcyclegan-qp 是论文《Artist Style Transfer Via Quadratic Potential》的官方 PyTorch 实现，旨在解★ 68
comfyui-workflow-versatile这是一个通用的 ComfyUI 工作流模板，旨在覆盖常见的图像生成需求。它解决了 ComfyUI 用户从零搭建复杂工作流的痛点，将文生图、图生图、局部重绘、扩图★ 63
style-transfer这是一个基于 Stable Diffusion 和 Diffusers 库实现的图像风格迁移工具，核心功能是将一张图片的艺术风格应用到另一张内容图片上，生成风格★ 56
style-transfer-comfyui-workflow这是一个用于 ComfyUI 的风格迁移测试工作流，由 CozyMantis 团队开发。它旨在为 Stable Diffusion 用户提供一个现成的、可运行的★ 55
Artistify.aiArtistify.ai 是一个运行在浏览器中的艺术风格迁移 Web 应用，用户上传普通照片，即可通过预训练的 Style Transfer 模型，将照片转换为★ 55