Multi-domain anime image generation and editing
Generative models such as text-to-image and image-to-image have been very successful to date. Some successful models include OpenAI's DALLE-2, Google's Imagen, and Parti. However, these state-of-the-art (SOTA) Diffusion models are hard to train, and finetuning them requires resources...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Aravind S/O Sivakumaran |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Lu Shijian |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/162940 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
مواد مشابهة
-
3D motion editing for animation
بواسطة: Chee, Yi Yong
منشور في: (2017) -
Be a hairstylist - editing hair for face images using generative adversarial network
بواسطة: Lim, Wei Ze
منشور في: (2023) -
Image editing with instance segmentation and image inpainting
بواسطة: Tok, Jeng Wen
منشور في: (2023) -
Towards object-based image editing
بواسطة: Zhou, Hailing
منشور في: (2012) -
EditAnything: Empowering unparalleled flexibility in image editing and generation
بواسطة: GAO, Shanghua, وآخرون
منشور في: (2023)