awesome generative models

素晴らしい世代モデル

メディア制作のための素晴らしい生成モデルフレームワーク、ライブラリ、ソフトウェア、リソースのキュレーションリスト

Awesome-Pythonに触発されました

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^{私のオープンソースの仕事はコミュニティによってサポートされています}

• 素晴らしい生成Mdel
  • コード生成：MLアルゴリズム +静的分析
  • GUIへのコード：ユーザーインターフェイスへのアルゴリズム
  • 画像合成
    • 画像スタイルの転送
  • テキスト生成/NLP
    • オーディオと音楽の生成/処理
    • 音楽ビデオ統合
  • Video-Synth
  • ゲーム用の手続き上の生成
  • 画像生成
  • フォーラム

GUIへのコード：ユーザーインターフェイスへのアルゴリズム：

• コードへのスクリーンシュート
• PIX2CODE：グラフィカルユーザーインターフェイススクリーンショットからコードを生成します
• Bred Victor：環境からのエンジニアリング推論における機械学習

コード生成：MLアルゴリズム +静的分析

• Tabnine：深い学習を伴う自動補完
• Kite：アルゴリズムはコーダーの完了を支援しました
• Insignt：標準のコード完了ツールはまだアルファベット順のソートを使用しますが、KiteはMLアルゴリズムを使用して開発者が何をしようとしているかを推測します

画像合成

• NVLabsによるスペード：入力セマンティックレイアウトを与えられた光リアリスティック画像の合成。コード

画像スタイルの転送

• Bigganモデルに基づくArtBreeder OpenSourceバージョンBigganモデルについて

• クールな芸術プロジェクト：... dgspitzer（Eddie Hu）インディーゲームメーカーは、Bigganモデルに基づいたArtBreederを使用します。StyleGan-ArtM Realistic-Neural_Talking_Head_Modelsm First-Order_Modelsm Dain、Topaz Labは、デジタルビデオ修理の素晴らしい作業を行います。

• クールなプロジェクト：MLスタイル転送を使用した視覚小説

NLP：Text-Sentiment-Analysis：

• DeepMoji：センチメント分析モデルこのモデルは15.AIでも使用されています。

テキストからイメージ：

• データセット：Googleの「クイックドロー」オープンソースデータセットGitHub

テキストからビデオへ：

• allennlp：これを想像してください！ビデオへの構成へのスクリプト

画像キャプション

• Tensorflowコア：視覚的な注意を払った画像キャプション

テキストからアニメーション

• 脚本からアニメーションを生成します

テキスト生成/NLP

質問生成：

• 質問生成：テキストから複数選択回答を生成します

他の

• Openai 15億Params GPT-2リリース
• エイドンジョン
• CTRL-GCE：Google Compute EngineのCtrlテキスト生成モデルは、ほんの数件のコンソールコマンドを備えています。Google Compute Engine：Ctrlモデルが非常に大きい理由（ディスクで12 GB、ロード時に15.5 GB GPU VRAM、ランタイム中はさらに多くのシステムRAM）が現在無料のコラボレーターまたはKaggleノートブックに適合していません。
• マシンSCIFIコーパスTXTデータセットで書くことは、GPT2モデルの微調整に役立つ可能性があります
• gpt2-chinese-wuxiao-novel
• GPT-2中国語
• [ハギングフェイストランス] -pytorchハブ

テキストコーパス/データセット

• SF-Fi-Script
• デトロイト産の人間は、対話ツリーと決定ツリーの構造を分析するためのソースである可能性があります。

オーディオと音楽の生成/処理

プロジェクト：

• お気に入りのキャラクターのように話す：テキストツースピーチオーディオ生成関連の研究：
• Tacotron2
• ForwardTacotron：注意なしのtacotron2
• 音声クローン：リアルタイムボイスクローニング
• スプレーター：サウンドトラックの分離音の分離は、音楽情報回復の領域の下にあります。
• Alex Bainterによるアンビエント生成音楽このプロジェクトはアルゴリズムによって生成されていませんが、音楽世代の分野で多くのインスピレーションを与えます。中コード *NeuralFunk：MLを使用したサウンドデザイン

音楽ビデオ統合

• Bigganコードを使用したディープミュージックビジュアライザー

ビデオの統合と生成：

• PIX2PIX-TENSORFLOW：POWEED INTERATIAN LESHERED仮想ワールドコードアップデート：colabについてさらに追加されたモデル

  • この手法を使用して、白黒の写真を色付けしたり、GoogleマップをGoogle Earthに変換したりできます。

• テキストの説明に基づいて漫画を生成するクラフトは、研究者プロジェクトページビデオによるアレンNLPからのビデオ生成へのテキストを含む非常に創造的な作品を含む非常に創造的な作品

オーディオシステム

• NvidiaのTaco2 Pytorchの実装
• リアルタイムボイスクローン

ProceduralGenerationForGaming

マップ生成

• AI搭載の手続き型ファンタジーマップジェネレーター、リファレンス： @linonetwoのブログ

アニメーション

• キャラクターのアニメーションとコントロールの深い学習
• DeepMimic：深い補強学習による動きの模倣

分散トレーニング：

• MPIは、MPTの概念を説明するために、非常に有用なチュートリアルを削減し、AllReduceします。コードを確認してください
• Tensorflow-Coreも確認してください
• 分散型トラニング戦略

ゲームにおけるコンピュータービジョンアプリケーション

• e-Sports Talent Scouting Multimodal Twitchストリームデータデータの収集とモデリングコードチャットログTwichストリーム

コード付きの論文

• コード付きの論文

関連コースのリソース：

• UIUC CS598RK：MLのHCI
• Coursera：シーケンスモデル
• フルスタックディープラーニング
• fast.ai
• UIUC：ECE420ビデオ処理ラボ
• GPU無料リソース：Google CloudインスタンスGPUをFast.aiで無料で設定する

クラウドコンピューティングのセットアップ

• aws
• Google Colab

データ処理パイプラインのフルスタックディープラーニングツール：

• 皮質：おそらくDockerとKubernetes Mediumなしで生産に機械学習モデルを展開する

開発ツールのリソース：

• ルーメン：ビデオシステムソフトウェア
• ユニティと例のデモのためのダイアログツリーベースのノードエディター

前払いモデルのより多くのリソース：

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

フォーラムで心に関連した人々に会う：

• reddit-mediasynthesis

応用：

さまざまなキャラクターの声を生成する：理想的にはポッドキャストやゲームなど：

• 15.ai

映画製作：

• ブラックミラー：BandersNatchショーケース：ダイアログツリー
• 遅いシフト

デザイン

• アルゴリズム駆動型設計
• アルゴリズム生成ロゴ

参照：

• ソフトウェアの観点から数学でアニメーションアーキテクチャを表現する方法の詳細については。ゲームエンジンアーキテクチャの第11章アニメーションシステム、ジェイソングレゴリーによる第2版
• Kiteの新しいAIモデル