QMUPD

无需配对数据，自动生成高质量人像线条画

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 15 🐛 待处理 2 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 63
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源代码，无在线服务，需自行部署，完全免费。

项目预览

QMUPD 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yiranran
GitHubhttps://github.com/yiranran/QMUPD
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源代码，无在线服务，需自行部署，完全免费。
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computer-graphics,computer-vision,face,gan,image-generation,image-synthesis,image-to-image-translation,non-photorealistic-rendering,pytorch
GitHub 星标★ 63
上线时间2022-01-27 00:00:00
代码更新2022-06-04
仓库体积2.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

QMUPD 是一个基于生成对抗网络（GAN）的开源项目，用于从非成对训练数据中生成高质量的人像线条画。该项目源自 TPAMI 论文，核心解决传统线条画生成依赖成对标注数据、且生成结果质量参差不齐的问题。它引入质量度量引导机制，在训练过程中自动评估生成线条画的质量，并据此优化生成器，从而在不需人工配对标注的情况下，产出结构清晰、风格统一的人像线条画。项目提供完整的训练和推理代码，支持自定义数据集，技术栈涵盖计算机视觉、图像合成、人脸处理等领域，适合学术研究和二次开发。

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 ★ 63

核心亮点

  • 提出质量度量引导机制，显著提升生成线条画的清晰度和结构准确性
  • 支持非成对训练数据，降低数据采集和标注成本
  • 代码结构完整，包含训练、测试和评估流程，便于复现论文结果

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持有限
  • 依赖较重的 GAN 训练环境，对硬件资源要求较高

适用场景

  • 学术研究：复现论文方法并探索线条画生成改进方向
  • 创意设计：快速生成人像线条画素材，用于插画或设计初稿
  • 数据增强：为其他图像处理任务生成线条画风格的训练数据

替代项目

Anime2Sketch、U-GAT-IT、CartoonGAN

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