Deep-Image-Matting仓库用于深度图像抠图的实现与再现,支持数据预处理、模型训练及演示。                                
                                
                                
                            
                                    pix2code是一个研究项目,利用深度学习技术从图形用户界面截图生成代码,支持iOS、Android和Web等平台。                                
                                
                                
                            
                                    本仓库提供了一种全卷积深度神经网络,旨在从图像中移除透明水印,支持深度学习相关应用。                                
                                
                                
                            
                                    Pinyin2Hanzi是一个拼音转汉字的输入法引擎,支持基于HMM和DAG的转换,兼容Python 2和3,便于实现拼音输入。                                 
                                
                                
                            
                                    该仓库基于RNN和LSTM自动生成中国古诗,支持诗歌创作与文本生成,适合研究和学习文本生成技术。                                
                                
                                
                            
                                    FALSR是一个快速、准确且轻量级的超分辨率模型库,旨在提升图像分辨率,提供高质量图像处理方案。                                
                                
                                
                            
                                    这个仓库提供汉字词语及其对应拼音的数据,方便用户进行拼音查询和处理。                                
                                
                                
                            
                                    Vision UI 是一款视觉UI分析工具,提供图像UI分析、高级视觉对比、UI目标检测等功能,适用于无模型训练的快速体验。                                
                                
                                
                            
                                    amemv-crawler是一个Python脚本,方便用户下载指定抖音账号的全部视频,支持下载挑战或音乐下的视频。                                
                                
                                
                            
                                    StyleGAN是一个基于TensorFlow的官方实现,专注于生成对抗网络,能够自动分离高层次特征并控制图像合成,主要用于生成高质量人脸图像。                                
                                
                                
                            

