一张图变任意风格，精选资源一网打尽
这是一个精选资源列表，汇集了图像到图像翻译（image-to-image translation）领域的优秀论文、代码和工具。图像翻译旨在将输入图像转换为目标风格或域，例如将素描变为照片、将白天变为黑夜、将马变为斑马。该项目系统整理了GAN、扩散模型等主流方法，按任务类型（如风格迁移、超分辨率、语义合成）分类，并附有论文链接和开源实现，方便研究者快速了解技术脉络、对比不同方法，并找到可复用的代码。它解决了该领域资源分散、入门门槛高的问题，是计算机视觉学习者和从业者的实用导航。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1克隆仓库
把资源清单仓库下载到本地，README 未给安装步骤，克隆后即可离线浏览全部链接。
git clone https://github.com/weihaox/awesome-image-translation.git2进入仓库目录
切换到克隆下来的目录，后续所有文档都在该目录内。
cd awesome-image-translation3浏览年份清单
README 目录按年份拆分文档，选择你关心的年份打开即可看到当年论文与代码链接。
cat docs/2024.md4查看早期资料
2018 年及更早的论文集中在 BEFORE-2018.md 中，可按需查看。
cat docs/BEFORE-2018.md5找到开源框架
README 的 Open Source Frameworks 段落只列出一个可直接训练图像翻译模型的集成框架 joliGEN，可前往其仓库查看用法。
6提交贡献
发现遗漏的论文或实现时，可手动编辑 Markdown 条目或使用 arxiv_daily_tools 脚本生成条目，然后发起 Pull Request。
本地目录中出现 docs 文件夹，且能打开 2025.md、2024.md … BEFORE-2018.md 等文件即表示克隆成功。
Q：这个项目需要 pip install 或 docker 安装吗？
A：不需要。它是一份精选资源清单，只包含 Markdown 文档和外部链接，没有可执行的安装或运行流程。
Q：怎么快速找到某一年的图像翻译论文？
A：按 README 的 Table of Contents 打开对应年份文件，如 docs/2023.md、docs/2022.md，早期成果看 docs/BEFORE-2018.md。
Q：清单里有可以直接训练的代码吗？
A：README 明确列出的开源框架是 joliGEN，可基于它训练自定义图像到图像生成模型；其余条目为论文及其开源实现链接。
Q：如何把自己的论文或代码加进去？
A：Fork 仓库后手动编辑 Markdown 条目，或使用 README 提到的 arxiv_daily_tools 脚本生成条目，再提交 Pull Request。
awesome-gans、awesome-image-generation、awesome-style-transfer
awesome-image-translation 是计算机视觉领域的开源项目，由 weihaox 开发，2019 年首次发布。
在全站 13,109 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,240）位列前 30%，在计算机视觉分类中处于中上游。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-21。开源资源列表，MIT 许可证，完全免费。
它主要面向的使用场景是：学术研究：快速调研图像翻译领域的方法脉络。同类可对比的替代方案包括 awesome-gans、awesome-image-generation、awesome-style-transfer。
modlens
开源
给纯文本编码代理装上眼睛，粘贴图片即刻获得结构化视觉证据。
The first vision plugin for DeepSeek Harness, and the vision bridge for every text-o···
opencv
开源
开箱即用的视觉算法库，搞定图像视频处理与识别
Open Source Computer Vision Library
OpenCVTutorials
开源
中文 OpenCV 教程，从入门到实战，边看边跑代码
OpenCV-Python4.1 中文文档
Olympus
开源
一个路由搞定所有视觉任务，免去逐个微调
[CVPR 2025 Highlight] Official code for "Olympus: A Universal Task Router for Comput···