# GAN

AuraSR-v2是一个基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率模型，专为放大生成的图像而设计，是GigaGAN论文的一个变体。该模型的PyTorch实现基于非官方的lucidrains/gigagan-pytorch仓库。它能够显著提高图像的分辨率，同时保持图像质量，对于需要高清图像输出的应用场景尤为重要。

AuraSR 是基于 GAN 的 Super-Resolution 模型，通过图像条件化增强技术，提升生成图像的质量。该模型采用 GigaGAN 论文的变体实现，并使用 Torch 框架。AuraSR 的优势在于能够有效提高图像的分辨率和质量，适用于图像处理领域。

HairFastGAN是一种用于高分辨率、接近实时性能和出色重建的发型转移方法。该方法包括在StyleGAN的FS潜在空间中运行的新架构、增强的修复方法以及用于更好的对齐、颜色转移和后处理的改进编码器。在最困难的情况下,该方法可以在不到一秒的时间内将发型形状和颜色从一张图片转移到另一张图片。

Creative Upscaler是一个基于AI的图片生成器,可以让任何人快速轻松地创建高质量的艺术作品。它整合了多种前沿的机器学习算法,如Stable Diffusion、DALL-E 2、VQGAN+CLIP等,支持生成各种风格的图像。用户只需要提供文字描述,Creative Upscaler就可以自动生成图片。同时,它还有创造性的图像上样器功能,可以把低分辨率图片转换成高清大图。Creative Upscaler完全免费使用,拥有庞大活跃的社区,是探索AI艺术的最佳选择。

AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。

PanoHead是一个360°几何感知3D全头合成方法,能够仅依靠野外非结构化图像进行训练,实现高质量视图一致的360°全头部图像合成,具有不同的外观和详细的几何形状。

GigaGAN是一种大规模的GAN模型，用于文本到图像的合成。它具有快速的推理速度、高分辨率图像生成能力和可编辑的潜在空间，支持多种潜在空间编辑应用，如潜在插值、样式混合和向量算术操作。GigaGAN可以生成512像素的图像，每秒钟可以生成多达7.7张图像，支持16兆像素的图像合成。它是一种高效的文本到图像合成模型，可用于多种应用场景。

Inst-Inpaint是一种图像修复算法，可以根据自然语言输入估计要删除的对象并同时删除它。该产品提供了一个名为GQA-Inpaint的数据集，以及一种名为Inst-Inpaint的新型修复框架，可以根据文本提示从图像中删除对象。该产品提供了各种GAN和扩散基线，并在合成和真实图像数据集上运行实验。该产品提供了不同的评估指标，以衡量模型的质量和准确性，并显示出显著的定量和定性改进。