variational-autoencoder
本站收录 14 个带「variational-autoencoder」标签的 AI 开源项目
focal-frequency-lossFocal Frequency Loss 是一个基于频域分析的图像重建与合成损失函数库，来自 ICCV 2021 论文。它解决的是生成模型（如 GAN、自编码器★ 715
DALLE-mtfDALLE-mtf 是 OpenAI 官方发布的 DALL·E 模型在 mesh-tensorflow 框架下的实现，用于大规模训练文本生成图像模型。它解决了原★ 430
NeuralDialog-CVAENeuralDialog-CVAE 是卡内基梅隆大学赵天成等人发布的对话生成模型开源实现，对应 ACL 2017 论文。它基于条件变分自编码器（CVAE），将知★ 310
video_prediction这是一个基于生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）的视频预测开源项目，核心是解决视频帧序列的未来预测问题。它采用随机对抗训练方式，能够生成多种可能的未来★ 304
soft-intro-vae-pytorchSoft-IntroVAE 是 CVPR 2021 Oral 论文的官方 PyTorch 实现，旨在改进内省变分自编码器（Introspective VAE）的★ 197
MuseMorphoseMuseMorphose 是一个基于 PyTorch 实现的音乐风格迁移模型，论文发表于 IEEE/ACM TASLP。它利用 Transformer 架构，将★ 195
Synthesize3DviaDepthOrSil这是一个2017年CVPR论文的开源实现，用于通过多视图深度图或轮廓图来生成和重建3D形状。项目核心是训练一个生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）模型★ 170
VAE-for-Image-Generation这是一个用Keras实现变分自编码器（VAE）的教学型开源项目，专注于图像生成和潜在空间可视化。项目在MNIST和CIFAR10数据集上完成了VAE的完整实现，★ 122
eccv16_attr2imgAttribute2Image 是 ECCV 2016 论文的 Torch 实现，旨在根据属性描述生成对应的图像。该项目解决了从离散属性（如颜色、形状、类别）到★ 94
vae_tacotron2VAE Tacotron 2 是一个基于变分自编码器（VAE）的语音合成（TTS）模型，作为 GST Tacotron 的替代方案，旨在解决传统 Tacotro★ 91
OmniVAEOmniVAE 是一个面向音视频联合生成的统一变分自编码器（VAE），旨在解决音频与视频模态在生成任务中难以对齐和协同建模的问题。它通过引入跨模态对齐机制，将音★ 90
Music-SketchNetMusic-SketchNet 是一个基于 ISMIR 2020 论文的开源项目，旨在通过分解音高和节奏的表征来实现可控的音乐生成。它解决的核心问题是传统音乐生★ 84
lofi-generatorlofi-generator 是一个利用深度学习技术生成 Lo-fi 风格音乐的实验性开源项目。它针对 Lo-fi 音乐创作门槛高、灵感枯竭的问题，提供了一套基★ 83
DeepMusicvStyleDeepMusicvStyle 是 ICME 2020 论文《Style-Conditioned Music Generation》的官方代码仓库，实现了一个基★ 52