[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-Ha0Tang--AttentionGAN":3,"tool-Ha0Tang--AttentionGAN":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",159267,2,"2026-04-17T11:29:14",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":91,"forks":92,"last_commit_at":93,"license":94,"difficulty_score":10,"env_os":95,"env_gpu":96,"env_ram":95,"env_deps":97,"category_tags":105,"github_topics":106,"view_count":32,"oss_zip_url":121,"oss_zip_packed_at":121,"status":17,"created_at":122,"updated_at":123,"faqs":124,"releases":125},8469,"Ha0Tang\u002FAttentionGAN","AttentionGAN","AttentionGAN for Unpaired Image-to-Image Translation & Multi-Domain Image-to-Image Translation","AttentionGAN 是一款基于深度学习的开源图像转换工具，专为解决“非配对图像到图像翻译”难题而设计。在传统方法中，训练模型通常需要成对的源图像和目标图像（例如同一场景的白天与黑夜照片），但这在现实中很难获取。AttentionGAN 突破了这一限制，无需成对数据即可实现高质量的风格迁移，例如将自拍转换为动漫风格、把马变成斑马，或在地图与航拍图之间自由切换。\n\n其核心技术亮点在于引入了“注意力机制”。模型的生成器能够同时学习前景和背景的关注掩码：利用前景注意力精准提取并生成目标区域的变化，同时通过背景注意力保留输入图像中原有的背景细节。这种机制有效避免了传统方法中常见的背景失真或伪影问题，使转换结果更加自然逼真。此外，它还支持多域图像转换及面部表情、属性的编辑。\n\nAttentionGAN 非常适合人工智能研究人员、计算机视觉开发者以及需要高质量图像生成能力的数字艺术家使用。项目基于 PyTorch 构建，提供了完整的代码实现和预训练模型，便于用户复现论文成果或进行二次开发。无论是探索前沿算法，还是创作独特的视觉内容，AttentionGAN 都是一个强大且灵活的选择。","[![License CC BY-NC-SA 4.0](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-CC4.0-blue.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN\u002Fblob\u002Fmaster\u002FLICENSE.md)\n![Python 3.6](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.6-green.svg)\n![Packagist](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPytorch-0.4.1-red.svg)\n![Last Commit](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flast-commit\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN)\n[![Maintenance](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FMaintained%3F-yes-blue.svg)]((https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN\u002Fgraphs\u002Fcommit-activity))\n![Contributing](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcontributions-welcome-brightgreen.svg?style=flat)\n![Ask Me Anything !](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FAsk%20me-anything-1abc9c.svg)\n\n# AttentionGAN-v2 for Unpaired Image-to-Image Translation\n\n## AttentionGAN-v2 Framework\nThe proposed generator learns both foreground and background attentions. It uses the foreground attention to select from the generated output for the foreground regions, while uses the background attention to maintain the background information from the input image. Please refer to our papers for more details.\n\n![Framework](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_7dcf54936a31.jpg)\n\n## Comparsion with State-of-the-Art Methods\n### Selfie To Anime Translation\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_04f3504d8c4c.jpg)\n\n### Horse to Zebra Translation\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_871f4f1efdea.jpg)\n\u003Cbr>\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_2b84aa4e46bb.jpg)\n\n### Zebra to Horse  Translation\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_707438be3615.jpg)\n\n### Apple to Orange Translation\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_759714f37dc5.jpg)\n\n### Orange to Apple  Translation\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_e8b389cdc7ec.jpg)\n\n### Map to Aerial Photo Translation\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_79fcabe9779b.jpg)\n\n### Aerial Photo to Map Translation\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_2df59e379ef7.jpg)\n\n### Style Transfer\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_057852e413b3.jpg)\n\n## Visualization of Learned Attention Masks  \n### Selfie to Anime Translation\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_6124b6eae0ad.jpg)\n\n### Horse to Zebra Translation\n![Attention](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_c29820228e33.jpg)\n\n### Zebra to Horse Translation\n![Attention](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_923aeb74371b.jpg)\n\n### Apple to Orange Translation\n![Attention](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_9ce4d18d6819.jpg)\n\n### Orange to Apple  Translation\n![Attention](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_50fa6f2b29b0.jpg)\n\n### Map to Aerial Photo Translation\n![Attention](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_3f2401d08063.jpg)\n\n### Aerial Photo to Map Translation\n![Attention](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_ea02b0e3ded3.jpg)\n\n### [Extended Paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1911.11897) | [Conference Paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1903.12296)\n\nAttentionGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Attention-Guided Generative Adversarial Networks.\u003Cbr>\n[Hao Tang](http:\u002F\u002Fdisi.unitn.it\u002F~hao.tang\u002F)\u003Csup>1\u003C\u002Fsup>, [Hong Liu](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=4CQKG8oAAAAJ&hl=en)\u003Csup>2\u003C\u002Fsup>, [Dan Xu](http:\u002F\u002Fwww.robots.ox.ac.uk\u002F~danxu\u002F)\u003Csup>3\u003C\u002Fsup>, [Philip H.S. Torr](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=kPxa2w0AAAAJ&hl=en)\u003Csup>3\u003C\u002Fsup> and [Nicu Sebe](http:\u002F\u002Fdisi.unitn.it\u002F~sebe\u002F)\u003Csup>1\u003C\u002Fsup>. \u003Cbr> \n\u003Csup>1\u003C\u002Fsup>University of Trento, Italy, \u003Csup>2\u003C\u002Fsup>Peking University, China, \u003Csup>3\u003C\u002Fsup>University of Oxford, UK.\u003Cbr>\nIn TNNLS 2021 & IJCNN 2019 Oral. \u003Cbr>\nThe repository offers the official implementation of our paper in PyTorch.\n\n#### Are you looking for AttentionGAN-v1 for Unpaired Image-to-Image Translation?\n> [Paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1903.12296) | [Code](.\u002FAttentionGAN-v1)\n\n#### Are you looking for AttentionGAN-v1 for Multi-Domain Image-to-Image Translation?\n> [Paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1903.12296) | [Code](.\u002FAttentionGAN-v1-multi)\n\n##### Facial Expression-to-Expression Translation\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_e91f4e70b284.jpg)\nOrder: The Learned Attention Masks, The Learned Content Masks, Final Results\n\n##### Facial Attribute Transfer\n![Attention](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_4b7137eb2a32.jpg)\nOrder: The Learned Attention Masks, The Learned Content Masks, Final Results\n\n![Result](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_755ce17e71fb.jpg)\nOrder: The Learned Attention Masks, AttentionGAN, StarGAN\n\n### [License](.\u002FLICENSE.md)\n\u003Ca rel=\"license\" href=\"http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002F\">\u003Cimg alt=\"Creative Commons License\" style=\"border-width:0\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_6809fa69949c.png\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\nCopyright (C) 2019 University of Trento, Italy.\n\nAll rights reserved.\nLicensed under the [CC BY-NC-SA 4.0](https:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002Flegalcode) (**Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International**)\n\nThe code is released for academic research use only. For commercial use, please contact [bjdxtanghao@gmail.com](bjdxtanghao@gmail.com).\n\n## Installation\n\nClone this repo.\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN\ncd AttentionGAN\u002F\n```\n\nThis code requires PyTorch 0.4.1+ and python 3.6.9+. Please install dependencies by\n```bash\npip install -r requirements.txt (for pip users)\n```\nor \n\n```bash\n.\u002Fscripts\u002Fconda_deps.sh (for Conda users)\n```\n\nTo reproduce the results reported in the paper, you would need an NVIDIA Tesla V100 with 16G memory.\n\n## Dataset Preparation\nDownload the datasets using the following script. Please cite their paper if you use the data. Try twice if it fails the first time!\n```\nsh .\u002Fdatasets\u002Fdownload_cyclegan_dataset.sh dataset_name\n```\nThe selfie2anime dataset can be download [here](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1xOWj1UVgp6NKMT3HbPhBbtq2A4EDkghF\u002Fview).\n\n## AttentionGAN Training\u002FTesting\n- Download a dataset using the previous script (e.g., horse2zebra).\n- To view training results and loss plots, run `python -m visdom.server` and click the URL [http:\u002F\u002Flocalhost:8097](http:\u002F\u002Flocalhost:8097).\n- Train a model:\n```\nsh .\u002Fscripts\u002Ftrain_attentiongan.sh\n```\n- To see more intermediate results, check out `.\u002Fcheckpoints\u002Fhorse2zebra_attentiongan\u002Fweb\u002Findex.html`.\n- How to continue train? Append `--continue_train --epoch_count xxx` on the command line.\n- Test the model:\n```\nsh .\u002Fscripts\u002Ftest_attentiongan.sh\n```\n- The test results will be saved to a html file here: `.\u002Fresults\u002Fhorse2zebra_attentiongan\u002Flatest_test\u002Findex.html`.\n\n## Generating Images Using Pretrained Model\n- You need download a pretrained model (e.g., horse2zebra) with the following script:\n```\nsh .\u002Fscripts\u002Fdownload_attentiongan_model.sh horse2zebra\n```\n- The pretrained model is saved at `.\u002Fcheckpoints\u002F{name}_pretrained\u002Flatest_net_G.pth`. \n- Then generate the result using\n```\npython test.py --dataroot .\u002Fdatasets\u002Fhorse2zebra --name horse2zebra_pretrained --model attention_gan --dataset_mode unaligned --norm instance --phase test --no_dropout --load_size 256 --crop_size 256 --batch_size 1 --gpu_ids 0 --num_test 5000 --epoch latest --saveDisk\n```\nThe results will be saved at `.\u002Fresults\u002F`. Use `--results_dir {directory_path_to_save_result}` to specify the results directory. Note that if you want to save the intermediate results and have enough disk space, remove `--saveDisk` on the command line.\n\n- For your own experiments, you might want to specify --netG, --norm, --no_dropout to match the generator architecture of the trained model.\n\n### Image Translation with Geometric Changes Between Source and Target Domains\nFor instance, if you want to run experiments of Selfie to Anime Translation. Usage: replace `attention_gan_model.py` and `networks` with the ones in the `AttentionGAN-geo` folder.\n\n### Test the Pretrained Model \nDownload data and pretrained model according above instructions.\n\n`python test.py --dataroot .\u002Fdatasets\u002Fselfie2anime\u002F --name selfie2anime_pretrained --model attention_gan --dataset_mode unaligned --norm instance --phase test --no_dropout --load_size 256 --crop_size 256 --batch_size 1 --gpu_ids 0 --num_test 5000 --epoch latest`\n\n### Train a New Model\n`python train.py --dataroot .\u002Fdatasets\u002Fselfie2anime\u002F --name selfie2anime_attentiongan --model attention_gan --dataset_mode unaligned --pool_size 50 --no_dropout --norm instance --lambda_A 10 --lambda_B 10 --lambda_identity 0.5 --load_size 286 --crop_size 256 --batch_size 4 --niter 100 --niter_decay 100 --gpu_ids 0 --display_id 0 --display_freq 100 --print_freq 100`\n\n### Test the Trained Model\n`python test.py --dataroot .\u002Fdatasets\u002Fselfie2anime\u002F --name selfie2anime_attentiongan --model attention_gan --dataset_mode unaligned --norm instance --phase test --no_dropout --load_size 256 --crop_size 256 --batch_size 1 --gpu_ids 0 --num_test 5000 --epoch latest`\n\n## Evaluation Code\n- [FID](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbioinf-jku\u002FTTUR): Official Implementation\n- [KID](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftaki0112\u002FGAN_Metrics-Tensorflow) or [Here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN\u002Ftree\u002Fmaster\u002Fscripts\u002FGAN_Metrics-Tensorflow): Suggested by [UGATIT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftaki0112\u002FUGATIT\u002Fissues\u002F64). \n  Install Steps: `conda create -n python36 pyhton=3.6 anaconda` and `pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.13.1`. If you encounter the issue `AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'`, please do `pip install scipy==1.1.0`.\n\n## Citation\nIf you use this code for your research, please cite our papers.\n```\n@article{tang2021attentiongan,\n  title={AttentionGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Attention-Guided Generative Adversarial Networks},\n  author={Tang, Hao and Liu, Hong and Xu, Dan and Torr, Philip HS and Sebe, Nicu},\n  journal={IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)},\n  year={2021} \n}\n\n@inproceedings{tang2019attention,\n  title={Attention-Guided Generative Adversarial Networks for Unsupervised Image-to-Image Translation},\n  author={Tang, Hao and Xu, Dan and Sebe, Nicu and Yan, Yan},\n  booktitle={International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)},\n  year={2019}\n}\n```\n\n## Acknowledgments\nThis source code is inspired by [CycleGAN](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjunyanz\u002Fpytorch-CycleGAN-and-pix2pix), [GestureGAN](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FGestureGAN), and [SelectionGAN](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FSelectionGAN). \n\n## Contributions\nIf you have any questions\u002Fcomments\u002Fbug reports, feel free to open a github issue or pull a request or e-mail to the author Hao Tang ([bjdxtanghao@gmail.com](bjdxtanghao@gmail.com)).\n\n## Collaborations\nI'm always interested in meeting new people and hearing about potential collaborations. If you'd like to work together or get in contact with me, please email bjdxtanghao@gmail.com. Some of our projects are listed [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang).\n___\n*Figure out what you like. Try to become the best in the world of it.*\n","[![许可证 CC BY-NC-SA 4.0](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-CC4.0-blue.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN\u002Fblob\u002Fmaster\u002FLICENSE.md)\n![Python 3.6](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.6-green.svg)\n![Packagist](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPytorch-0.4.1-red.svg)\n![最后提交](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flast-commit\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN)\n[![维护状态](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FMaintained%3F-yes-blue.svg)]((https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN\u002Fgraphs\u002Fcommit-activity))\n![欢迎贡献](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcontributions-welcome-brightgreen.svg?style=flat)\n![有问必答！](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FAsk%20me-anything-1abc9c.svg)\n\n# AttentionGAN-v2 用于非配对图像到图像转换\n\n## AttentionGAN-v2 框架\n我们提出的生成器同时学习前景和背景注意力。它利用前景注意力从生成的输出中选择前景区域，而利用背景注意力保留输入图像中的背景信息。更多细节请参阅我们的论文。\n\n![框架](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_7dcf54936a31.jpg)\n\n## 与最先进方法的对比\n### 自拍转动漫风格\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_04f3504d8c4c.jpg)\n\n### 马匹转斑马纹样\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_871f4f1efdea.jpg)\n\u003Cbr>\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_2b84aa4e46bb.jpg)\n\n### 斑马纹样转马匹\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_707438be3615.jpg)\n\n### 苹果转橙子\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_759714f37dc5.jpg)\n\n### 橙子转苹果\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_e8b389cdc7ec.jpg)\n\n### 地图转航拍照片\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_79fcabe9779b.jpg)\n\n### 航拍照片转地图\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_2df59e379ef7.jpg)\n\n### 风格迁移\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_057852e413b3.jpg)\n\n## 学习到的注意力掩膜可视化  \n### 自拍转动漫风格\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_6124b6eae0ad.jpg)\n\n### 马匹转斑马纹样\n![注意力](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_c29820228e33.jpg)\n\n### 斑马纹样转马匹\n![注意力](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_923aeb74371b.jpg)\n\n### 苹果转橙子\n![注意力](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_9ce4d18d6819.jpg)\n\n### 橙子转苹果\n![注意力](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_50fa6f2b29b0.jpg)\n\n### 地图转航拍照片\n![注意力](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_3f2401d08063.jpg)\n\n### 航拍照片转地图\n![注意力](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_ea02b0e3ded3.jpg)\n\n### [扩展论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1911.11897) | [会议论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1903.12296)\n\nAttentionGAN：基于注意力引导的生成对抗网络的非配对图像到图像转换。\u003Cbr>\n[Hao Tang](http:\u002F\u002Fdisi.unitn.it\u002F~hao.tang\u002F)\u003Csup>1\u003C\u002Fsup>, [Hong Liu](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=4CQKG8oAAAAJ&hl=en)\u003Csup>2\u003C\u002Fsup>, [Dan Xu](http:\u002F\u002Fwww.robots.ox.ac.uk\u002F~danxu\u002F)\u003Csup>3\u003C\u002Fsup>, [Philip H.S. Torr](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=kPxa2w0AAAAJ&hl=en)\u003Csup>3\u003C\u002Fsup> 和 [Nicu Sebe](http:\u002F\u002Fdisi.unitn.it\u002F~sebe\u002F)\u003Csup>1\u003C\u002Fsup>。 \u003Cbr> \n\u003Csup>1\u003C\u002Fsup>意大利特伦托大学，\u003Csup>2\u003C\u002Fsup>中国北京大学，\u003Csup>3\u003C\u002Fsup>英国牛津大学。\u003Cbr>\n发表于 TNNLS 2021 和 IJCNN 2019 口头报告。 \u003Cbr>\n该仓库提供了我们在 PyTorch 中论文的官方实现。\n\n#### 您是否在寻找用于非配对图像到图像转换的 AttentionGAN-v1？\n> [论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1903.12296) | [代码](.\u002FAttentionGAN-v1)\n\n#### 您是否在寻找用于多领域图像到图像转换的 AttentionGAN-v1？\n> [论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1903.12296) | [代码](.\u002FAttentionGAN-v1-multi)\n\n##### 面部表情到表情的转换\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_e91f4e70b284.jpg)\n顺序：学习到的注意力掩膜、学习到的内容掩膜、最终结果\n\n##### 面部属性迁移\n![注意力](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_4b7137eb2a32.jpg)\n顺序：学习到的注意力掩膜、学习到的内容掩膜、最终结果\n\n![结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_755ce17e71fb.jpg)\n顺序：学习到的注意力掩膜、AttentionGAN、StarGAN\n\n### [许可证](.\u002FLICENSE.md)\n\u003Ca rel=\"license\" href=\"http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002F\">\u003Cimg alt=\"知识共享许可\" style=\"border-width:0\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_readme_6809fa69949c.png\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n版权所有 © 2019 意大利特伦托大学。\n\n保留所有权利。\n根据 [CC BY-NC-SA 4.0](https:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002Flegalcode)（**署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际**）授权。\n\n该代码仅用于学术研究目的。如需商业用途，请联系 [bjdxtanghao@gmail.com](bjdxtanghao@gmail.com)。\n\n## 安装说明\n\n克隆此仓库。\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN\ncd AttentionGAN\u002F\n```\n\n此代码需要 PyTorch 0.4.1+ 和 Python 3.6.9+。请通过以下命令安装依赖：\n```bash\npip install -r requirements.txt (适用于 pip 用户)\n```\n或\n\n```bash\n.\u002Fscripts\u002Fconda_deps.sh (适用于 Conda 用户)\n```\n\n要复现论文中报告的结果，您需要一台配备 16GB 显存的 NVIDIA Tesla V100 显卡。\n\n## 数据集准备\n使用以下脚本下载数据集。如果您使用这些数据，请引用其原始论文。如果第一次失败，可以再试一次！\n```\nsh .\u002Fdatasets\u002Fdownload_cyclegan_dataset.sh dataset_name\n```\n自拍转动漫数据集可在此下载：[点击下载](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1xOWj1UVgp6NKMT3HbPhBbtq2A4EDkghF\u002Fview)。\n\n## AttentionGAN 训练\u002F测试\n- 使用上述脚本下载一个数据集（例如 horse2zebra）。\n- 要查看训练结果和损失曲线，请运行 `python -m visdom.server` 并访问 URL [http:\u002F\u002Flocalhost:8097](http:\u002F\u002Flocalhost:8097)。\n- 训练模型：\n```\nsh .\u002Fscripts\u002Ftrain_attentiongan.sh\n```\n- 如需查看更多中间结果，可查看 `.\u002Fcheckpoints\u002Fhorse2zebra_attentiongan\u002Fweb\u002Findex.html`。\n- 如何继续训练？在命令行中添加 `--continue_train --epoch_count xxx`。\n- 测试模型：\n```\nsh .\u002Fscripts\u002Ftest_attentiongan.sh\n```\n- 测试结果将保存到此处的 HTML 文件中：`.\u002Fresults\u002Fhorse2zebra_attentiongan\u002Flatest_test\u002Findex.html`。\n\n## 使用预训练模型生成图像\n- 您需要使用以下脚本下载一个预训练模型（例如 horse2zebra）：\n```\nsh .\u002Fscripts\u002Fdownload_attentiongan_model.sh horse2zebra\n```\n- 预训练模型保存在 `.\u002Fcheckpoints\u002F{name}_pretrained\u002Flatest_net_G.pth`。\n- 然后使用以下命令生成结果：\n```\npython test.py --dataroot .\u002Fdatasets\u002Fhorse2zebra --name horse2zebra_pretrained --model attention_gan --dataset_mode unaligned --norm instance --phase test --no_dropout --load_size 256 --crop_size 256 --batch_size 1 --gpu_ids 0 --num_test 5000 --epoch latest --saveDisk\n```\n结果将保存到 `.\u002Fresults\u002F` 目录下。您可以使用 `--results_dir {directory_path_to_save_result}` 来指定保存结果的目录。请注意，如果您希望保存中间结果且磁盘空间充足，可以在命令行中移除 `--saveDisk`。\n\n- 对于您自己的实验，可能需要指定 --netG、--norm、--no_dropout，以匹配已训练模型的生成器架构。\n\n### 带有几何变换的源域与目标域图像翻译\n例如，如果你想运行自拍到动漫风格的翻译实验，可以将 `attention_gan_model.py` 和 `networks` 替换为 `AttentionGAN-geo` 文件夹中的版本。\n\n### 测试预训练模型\n按照上述说明下载数据和预训练模型。\n\n```bash\npython test.py --dataroot .\u002Fdatasets\u002Fselfie2anime\u002F --name selfie2anime_pretrained --model attention_gan --dataset_mode unaligned --norm instance --phase test --no_dropout --load_size 256 --crop_size 256 --batch_size 1 --gpu_ids 0 --num_test 5000 --epoch latest\n```\n\n### 训练新模型\n```bash\npython train.py --dataroot .\u002Fdatasets\u002Fselfie2anime\u002F --name selfie2anime_attentiongan --model attention_gan --dataset_mode unaligned --pool_size 50 --no_dropout --norm instance --lambda_A 10 --lambda_B 10 --lambda_identity 0.5 --load_size 286 --crop_size 256 --batch_size 4 --niter 100 --niter_decay 100 --gpu_ids 0 --display_id 0 --display_freq 100 --print_freq 100\n```\n\n### 测试训练好的模型\n```bash\npython test.py --dataroot .\u002Fdatasets\u002Fselfie2anime\u002F --name selfie2anime_attentiongan --model attention_gan --dataset_mode unaligned --norm instance --phase test --no_dropout --load_size 256 --crop_size 256 --batch_size 1 --gpu_ids 0 --num_test 5000 --epoch latest\n```\n\n## 评估代码\n- [FID](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbioinf-jku\u002FTTUR)：官方实现\n- [KID](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftaki0112\u002FGAN_Metrics-Tensorflow) 或 [这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN\u002Ftree\u002Fmaster\u002Fscripts\u002FGAN_Metrics-Tensorflow)：由 [UGATIT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftaki0112\u002FUGATIT\u002Fissues\u002F64) 推荐。安装步骤如下：`conda create -n python36 pyhton=3.6 anaconda` 并执行 `pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.13.1`。如果遇到 `AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'` 的问题，请执行 `pip install scipy==1.1.0`。\n\n## 引用\n如果您在研究中使用了本代码，请引用我们的论文：\n```\n@article{tang2021attentiongan,\n  title={AttentionGAN: 使用注意力引导生成对抗网络的非配对图像到图像转换},\n  author={唐浩、刘宏、徐丹、Torr, Philip HS、Sebe, Nicu},\n  journal={IEEE神经网络与学习系统汇刊 (TNNLS)},\n  year={2021} \n}\n\n@inproceedings{tang2019attention,\n  title={用于无监督图像到图像转换的注意力引导生成对抗网络},\n  author={唐浩、徐丹、Sebe, Nicu、Yan, Yan},\n  booktitle={国际神经网络联合会议 (IJCNN)},\n  year={2019}\n}\n```\n\n## 致谢\n本源代码受到 [CycleGAN](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjunyanz\u002Fpytorch-CycleGAN-and-pix2pix)、[GestureGAN](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FGestureGAN) 和 [SelectionGAN](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FSelectionGAN) 的启发。\n\n## 贡献\n如果您有任何问题、意见或错误报告，欢迎随时在 GitHub 上提交 Issue 或 Pull Request，也可以发送邮件至作者唐浩（bjdxtanghao@gmail.com）。\n\n## 合作\n我始终乐于结识新朋友并探讨潜在的合作机会。如果您希望与我合作或取得联系，请发送邮件至 bjdxtanghao@gmail.com。我们的一些项目已列于此处：[GitHub](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang)。\n___\n*找到你喜欢的事，并努力成为该领域的世界顶尖。*","# AttentionGAN 快速上手指南\n\nAttentionGAN 是一个用于**非配对图像到图像翻译**（Unpaired Image-to-Image Translation）的开源项目。它通过引入注意力机制，让生成器同时学习前景和背景注意力，从而在转换图像风格或内容时，能更好地保留背景信息并精准修改前景区域。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux (推荐) 或 macOS\n*   **Python**: 3.6.9 及以上版本\n*   **深度学习框架**: PyTorch 0.4.1+\n*   **硬件要求**: \n    *   训练：建议配备 NVIDIA Tesla V100 (16G 显存) 或同等性能的 GPU。\n    *   推理\u002F测试：普通消费级 GPU 即可运行。\n\n## 2. 安装步骤\n\n### 2.1 克隆代码库\n首先将项目代码克隆到本地：\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang\u002FAttentionGAN\ncd AttentionGAN\u002F\n```\n\n### 2.2 安装依赖\n根据您使用的包管理工具，选择以下任一方式安装依赖：\n\n**方式 A：使用 pip**\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n> **国内加速建议**：如果下载速度慢，可使用清华源或阿里源加速安装：\n> `pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n**方式 B：使用 Conda**\n```bash\n.\u002Fscripts\u002Fconda_deps.sh\n```\n\n## 3. 基本使用\n\n以下是使用预训练模型进行图像转换的最简流程（以“马转斑马”为例）。\n\n### 3.1 准备数据集\n下载官方提供的 CycleGAN 格式数据集（如 horse2zebra）：\n```bash\nsh .\u002Fdatasets\u002Fdownload_cyclegan_dataset.sh horse2zebra\n```\n*注：如果是 selfie2anime 数据集，需手动从 Google Drive 下载。*\n\n### 3.2 下载预训练模型\n下载针对 `horse2zebra` 任务训练好的模型：\n```bash\nsh .\u002Fscripts\u002Fdownload_attentiongan_model.sh horse2zebra\n```\n模型文件将保存在 `.\u002Fcheckpoints\u002Fhorse2zebra_pretrained\u002Flatest_net_G.pth`。\n\n### 3.3 执行图像转换\n运行测试脚本生成结果图片：\n```bash\npython test.py --dataroot .\u002Fdatasets\u002Fhorse2zebra --name horse2zebra_pretrained --model attention_gan --dataset_mode unaligned --norm instance --phase test --no_dropout --load_size 256 --crop_size 256 --batch_size 1 --gpu_ids 0 --num_test 5000 --epoch latest --saveDisk\n```\n\n*   **结果查看**：生成的图片默认保存在 `.\u002Fresults\u002F` 目录下。\n*   **参数说明**：\n    *   `--saveDisk`: 节省磁盘空间，不保存中间过程图。若需查看完整过程可移除此参数。\n    *   `--gpu_ids`: 指定使用的 GPU ID，CPU 运行可设为 `-1`。\n\n### 3.4 (可选) 训练新模型\n如果您想用自己的数据训练模型（需先准备好数据集），可运行：\n```bash\nsh .\u002Fscripts\u002Ftrain_attentiongan.sh\n```\n训练过程中可启动 Visdom 服务器查看实时损失曲线：\n```bash\npython -m visdom.server\n```\n然后在浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:8097`。","一家独立游戏开发团队正在为奇幻 RPG 项目批量制作资产，需要将现实拍摄的马匹照片转换为风格统一的斑马纹理，且手头没有成对的训练数据。\n\n### 没有 AttentionGAN 时\n- **背景细节丢失**：传统生成模型在转换纹理时往往“一刀切”，导致马匹身后的草地、树木等背景环境出现严重的模糊或伪影，需要美术人员逐帧手动修复。\n- **非成对数据训练困难**：由于无法获取同一角度、同一光照下的“马 - 斑马”完美配对照片，常规监督学习方法无法启动，团队陷入数据收集的僵局。\n- **转换效果生硬**：生成的斑马条纹经常溢出到背景区域，或者马匹的轮廓边缘出现不自然的色块混合，缺乏真实感，难以直接用于游戏引擎。\n\n### 使用 AttentionGAN 后\n- **智能背景保护**：AttentionGAN 自动学习并生成“背景注意力掩码”，精准锁定并保留输入图片中的原始背景信息，仅对马匹主体进行纹理重绘，无需后期修图。\n- **支持无配对训练**：利用其独特的非成对图像翻译架构，团队直接使用网络上随意收集的马匹和斑马图库即可训练模型，大幅降低了数据准备门槛。\n- **前景转换自然**：通过“前景注意力”机制，模型能精确控制条纹生成的区域，确保斑马纹理完美贴合马匹肌肉走向，边缘过渡平滑，产出资产可直接入库使用。\n\nAttentionGAN 通过分离前景与背景的注意力机制，让开发者在无配对数据条件下也能实现高精度、低噪点的图像风格迁移，显著提升了资产生产管线效率。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHa0Tang_AttentionGAN_04f3504d.jpg","Ha0Tang","Hao Tang","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FHa0Tang_cba19aa5.png","To develop a complete mind: Study the science of art; Study the art of science. Learn how to see. Realize that everything connects to everything else.","CVL, ETH Zurich","Zurich, Switzerland","hao.tang@vision.ee.ethz.ch","HaoTang_ai","https:\u002F\u002Fha0tang.github.io\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHa0Tang",[83,87],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",98.9,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Shell","#89e051",1.1,686,101,"2026-04-13T10:50:50","NOASSERTION","未说明","需要 NVIDIA GPU，复现论文结果推荐 NVIDIA Tesla V100 (16GB 显存)，运行命令中指定了 gpu_ids",{"notes":98,"python":99,"dependencies":100},"1. 代码仅用于学术研究，商业使用需联系作者。2. 评估指标 FID\u002FKID 的计算需要额外安装 TensorFlow 1.13.1 和特定版本的 scipy。3. 若涉及源域与目标域间几何变化的实验（如自拍转动漫），需替换特定的模型和网络文件。4. 首次运行需下载数据集和预训练模型。","3.6.9+",[101,102,103,104],"torch>=0.4.1","visdom","tensorflow==1.13.1 (用于评估指标)","scipy==1.1.0",[15,35,14],[107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120],"image-to-image-translation","cyclegan","unpaired","attention-model","adversarial-networks","pytorch","image-generation","computer-vision","deep-learning","gans","ijcnn","image-translation","multi-domain","geometry",null,"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-17T21:32:29.993349",[],[]]