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GAN.rar包含动漫头像的可执行代码以及相关数据集。

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简介:
该工具能够生成可执行的动漫头像代码,并具备自主训练的能力。同时,它包含了预先训练好的模型以及一个包含五万张动漫图像的数据集,为用户提供便捷的创作体验。

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  • GAN.rar:用于生成
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    GAN.rar包含用于生成高质量动漫人物头像的GAN模型的可执行代码和训练数据集。此资源适合研究与创意项目使用,助力动漫图像生成技术的发展。 提供用于生成动漫头像的可运行代码,支持自主训练。资源包括已训练好的模型和一个包含五万张动漫图像的数据集。
  • 风格
    优质
    本数据集收集了大量具有代表性的动漫风格头像图像,旨在为研究者和开发者提供丰富的素材资源,用于训练动漫形象识别、风格迁移等AI模型。 这是一个动漫头像的数据集,可以使用GAN进行训练学习。例如,在Tensorflow中可以利用DCGAN来进行相关工作。
  • AnimeFaceDataCollection:40个人物图
    优质
    《AnimeFaceDataCollection》是一款独特且精细的数据集合,内含40幅精心挑选的动漫人物图片。该数据集致力于为研究者提供丰富的视觉素材,以便于进行面部识别、特征提取等相关技术的研究与开发工作。 该数据集通过使用库抓取Google图片创建而成。它包含40个不同动漫人物的图像,并可用于展示40个不同的角色。 根据每个角色所属的动漫以及来自同一动漫的角色,提供了32个人物的基本统计信息。 请注意:这些图像是仅用于建模目的而获取的,不得以任何形式修改或重新分配。它们仅供学术研究使用,严禁用作商业用途。
  • 基于GAN分割(SegGAN),附带部分
    优质
    本项目提出了一种创新的图像分割方法SegGAN,利用生成对抗网络技术实现高效精准的图像分割。项目资料包括详细文档、部分训练数据集和完整的可执行代码,便于研究与应用开发。 基于ISIC 2017数据集,使用生成对抗网络(GAN)实现图像分割。该GAN结构清晰明了,适合初学者学习和理解程序代码。
  • Unet、AttentionUnet、R2Unet、R2AUet,版本
    优质
    本项目包含多种医学图像分割模型(如UNet、Attention UNet、R2UNet及R2AUNet),附带数据集和预编译的执行文件。 为了进行皮肤病的分割任务,我们将构建Unet、AttentionUnet、R2Unet以及R2AUet模型,并使用ISIC 2017数据集来进行训练与评估。
  • MATLAB机校准与去畸变().zip
    优质
    本资源提供详细的MATLAB代码用于实现相机标定及图像去畸变处理。包含注释清晰的教学文档和可以直接运行的应用程序,帮助用户轻松掌握相关技术。 压缩包包含rect、apply_distort函数文件和undistort执行文件,还有一张示例图片以及拍摄该图片的相机参数。使用者在使用时需重新给定相机参数。(matlab代码)
  • MATLAB机校准与去畸变().zip
    优质
    本资源提供详细的MATLAB脚本和示例代码,用于实现相机标定及图像去畸变处理。包含所有必需的工具箱函数和步骤说明,便于用户快速掌握技术应用。 Matlab相机标定去畸变(可直接运行).zip压缩包包含rect、apply_distort函数文件和undistort执行文件,还有一张示例图片以及拍摄该图片的相机参数。使用者在使用时需要重新给定相机参数。(matlab代码)。
  • 1990-2022年3400多部作品
    优质
    本数据集收录了自1990年至2022年间超过3400部动漫作品的信息,为研究者和爱好者提供了丰富的资源。 该数据集包含从1990年至2022年6月20日的3400多个动漫系列。每个条目包括以下字段: - title:动漫名称 - description:动漫简介 - year:发布年份 - type:动漫类别(例如电影、OVA、电视动画) - rate_start:投票星数 - rate_end:总票数 - status:系列状态(正在播出、已完成或即将推出) - followers:关注该系列的人数 - episodes:系列中的剧集数量 - genders:所属流派 - url_anime:官方动漫网站的URL - image:动画图片的 URL
  • DE2_70板子与D5M摄内容
    优质
    本内容专注于DE2_70开发板结合D5M摄像头进行图像采集的程序设计与实现,涵盖硬件连接、驱动配置及软件编码技巧。 Altera公司的DE2_70板子对应的D5M摄像头图像采集程序。
  • CartoonGAN
    优质
    CartoonGAN动漫数据集是一个专为风格化图像转换设计的数据集合,用于训练模型将照片风格转化为卡通风格,助力于动漫和游戏行业的创意开发。 CartoonGAN的动漫数据集包含宫崎骏作品《起风了》的2000张图片和《言叶之庭》的600张图片。