awesome generative models

نماذج تنكسية رهيبة

قائمة منسقة من الأطر النموذجية الرائعة والمكتبات والبرامج والموارد لإنتاج الوسائط

مستوحاة من رهيبة بيثون

---

^{يتم دعم عملي مفتوح المصدر من قبل المجتمع}

• MDELs التوليدية رهيبة
  • توليد الكود: خوارزمية ML + تحليل ثابت
  • رمز إلى واجهة المستخدم الرسومية: خوارزمية لواجهة المستخدم
  • تخليق الصور
    • نقل نمط الصورة
  • توليد النص/NLP
    • توليد/معالجة الصوت والموسيقى
    • توليف الموسيقى والفيديو
  • تلاشي الفيديو
  • الجيل الإجرائي للألعاب
  • توليد الصورة
  • المنتدى

رمز إلى واجهة المستخدم الرسومية: خوارزمية لواجهة المستخدم:

• لقطة الشاشة إلى الكود
• PIX2CODE: توليد رمز من لقطة شاشة واجهة مستخدم رسومية
• Bred Victor: التعلم الآلي في الاستدلال الهندسي من EnviMent

توليد الكود: خوارزمية ML + تحليل ثابت

• Tabnine: الإكمال التلقائي مع التعلم العميق
• طائرة ورقية: إكمال المبرمج بمساعدة الخوارزمية
• Insignt: لا تزال أدوات إكمال الكود القياسية تستخدم الفرز الأبجدي ، بينما تستخدم Kite خوارزميات ML لاستنتاج ما يحاول المطور القيام به على الأرجح

تخليق الصور

• Spade by NVLABS: تصنيع الصور الواقعية المعطاة لتخطيط دلالي إدخال. شفرة

نقل نمط الصورة

• ArtbreEder على أساس Biggan Models OpenSource Person

• مشروع فني رائع: ... dgspitzer (Eddie Hu) يستخدم صانع ألعاب مستقلة Artbreeder استنادًا إلى نماذج Biggan و Stylegan-Artm واقعية-neural_talking_head_modelsm first-Order_Modelsm Dain و Topaz Lab للحصول على بعض الأعمال الرائعة على إصلاح الفيديو الرقمي ، والذي يلوين أسود وأثناء الفيديو.

• مشروع رائع: رواية مرئية باستخدام نقل نمط ML

NLP: تحليل النص:

• DeepMoji: نموذج تحليل المشاعر يستخدم هذا النموذج أيضًا في 15.AI ، وهي أداة نص إلى كلام لتوليد أصوات من مختلف الأحرف.

نص إلى صورة:

• مجموعة البيانات: مجموعة بيانات مصادر مفتوحة المصدر من Google

نص إلى video:

• Allennlp: تخيل هذا! البرامج النصية للتراكيب لمقاطع الفيديو

التسمية التوضيحية للصور

• Tensorflow Core: تسميات توضيحية للصورة مع الاهتمام البصري

نص إلى آخر

• توليد الرسوم المتحركة من السيناريو

توليد النص/NLP

توليد الأسئلة:

• توليد الأسئلة: قم بإنشاء إجابات متعددة الخيارات من النص

آخر

• Openai 1.5 مليار Params إصدار GPT-2
• Aidungeon
• Ctrl-GCE: نموذج توليد النص CTRL على محرك Google Compute مع عدد قليل من أوامر وحدة التحكم. ، لماذا Google Compute Engine: نموذج CTRL كبير جدًا (12 جيجابايت على القرص ، 15.5 غيغابايت GPU VRAM عند تحميله ، حتى المزيد من ذاكرة الوصول العشوائي أثناء التشغيل) بحيث لا يتلاءم حاليًا في دفتر كولابوري أو كاججل.
• يمكن أن تكون الكتابة مع مجموعة بيانات Machine SciFi Corpus Txt مفيدة لحن GPT2 Model Fine
• GPT2-chinese-wuxiao-novel
• GPT-2 الصينية
• [محول الوجه المعانقة] -Pytorch Hub

Text Corpus/DataSet

• علمي-فاي سكب
• يمكن أن تكون ديترويت بومنغ-هومان مصدرًا لتحليل هيكل شجرة الحوار وشجرة القرار.

توليد/معالجة الصوت والموسيقى

مشروع:

• التحدث مثل شخصيتك المفضلة: البحث المتعلق بتوليد الصوت إلى كلام:
• Tacotron2
• forwardtacotron: tacotron2 بدون اهتمام
• استنساخ الصوت: في الوقت الفعلي ، تشييد الصناديق
• الطحال: إن فصل الصوت في المسار الصوتي يخضع لمجال Retrival لموسيقى Retrival.
• الموسيقى التوليدية المحيطة بقلم Alex Bainter على الرغم من أن هذا المشروع لا يتم إنشاؤه بواسطة الخوارزمية ، فإنه يعطي الكثير من الإلهام في مجال توليد الموسيقى. رمز متوسط ​​*NeuralFunk: تصميم الصوت مع ML

توليف الموسيقى والفيديو

• مرشح الموسيقى العميق باستخدام رمز Biggan

تخليق الفيديو والجيل:

• PIX2PIX-Tensorflow: تحديث رمز العالم الظاهري المتداخل Poweed: أضاف نموذجًا أكثر عن كولاب

  • باستخدام هذه التقنية ، يمكننا تلوين صور بالأبيض والأسود ، وتحويل خرائط Google إلى Google Earth ، إلخ.

• Craft ، التي تقوم بإنشاء الرسوم الكاريكاتورية على أساس نص descritpionsa عمل إبداعي للغاية ينطوي على نص لتوليد الفيديو من Allen NLP بواسطة صفحة مشروع الباحث

نظام الصوت

• تنفيذ NVIDIA TACO2 PYTORCH
• في الوقت الفعلي-فص Clone

الإجراءات الإجرائية

توليد الخريطة

• مولد خريطة الخيال الإجرائي التي تعمل بذوارات الذكاء الاصطناعى ، مرجع: @Linonetwo مدونة

الرسوم المتحركة

• التعلم العميق للرسوم المتحركة والتحكم في الشخصية
• DeepMimic: تقليد الحركة مع التعلم التعزيز العميق

التدريب الموزع:

• MPI يقلل و allreduce تعليمي مفيد جدا لتوضيح مفهوم MPT. تحقق من الرمز
• تحقق أيضًا من TensorFlow-Core
• استراتيجية traning الموزعة

تطبيق رؤية الكمبيوتر في الألعاب

• الكشافة المواهب الإلكترونية استنادًا إلى اكتساب بيانات دفق البيانات المتعددة الوسائط ونمذجة سجل دردشة رمز TWICH

ورقة مع رمز

• ورقة مع رمز

الموارد في الدورة ذات الصلة:

• UIUC CS598RK: HCI لـ ML
• كورسيرا: نماذج التسلسل
• كومة كاملة التعلم العميق
• Fast.ai
• UIUC: مختبر معالجة الفيديو ECE420
• مورد GPU المجاني: إعداد وحدة معالجة الرسومات على مثيل Google Cloud لـ Fast.ai مجانًا

إعداد الحوسبة السحابية

• AWS
• جوجل كولاب

أدوات التعلم العميقة الكاملة في خط أنابيب معالجة البيانات:

• القشرة: نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج ربما بدون Docker و Kubernetes المتوسطة

موارد أداة DEV:

• Lumen: برنامج Syth فيديو
• محرر العقدة القائم على شجرة الحوار للوحدة والمثال التجريبي

المزيد من الموارد على النموذج المسبق:

• [Pytorch Hub] https://pytorch.org/hub/research-models
• TensorFlow Hub

قابل الأشخاص المرتبطين بالعقل في المنتدى:

• Reddit-MediaSynthesis

طلب:

توليد أصوات من مختلف الشخصيات: من الناحية المثالية البودكاست والألعاب وما إلى ذلك:

• 15.AI

صنع الأفلام:

• المرآة السوداء: عرض Bandersnatch: شجرة الحوار
• في وقت متأخر

تصميم

• تصميم خوارزمية مدفوعة
• خوارزمية ولدت شعار

مرجع:

• للحصول على تفاصيل حول كيفية تمثيل بنية الرسوم المتحركة من منظور البرنامج وفي الرياضيات. تحقق من applick-enimation نظام هندسة محرك اللعبة ، الطبعة الثانية بقلم جيسون غريغوري
• نموذج الذكاء الاصطناعى الجديد في Kite