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2025-12-11 0 445

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欢迎来到AI技术资源存储库!
该存储库致力于收集和组织与各种AI技术相关的开源代码和资源,包括深色假货,AI艺术,面部交换等。我们的目标是为AI领域的研究人员,开发人员和爱好者提供一个全面且易于访问的图书馆。 ?

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内容

  • 深厚的假资源
  • AI艺术资源
  • 面对交换资源
  • Instagram AI模型
  • 教程
  • 文件
  • 贡献

深厚的假资源

与深层假技术相关的开源项目和代码集合。

存储库名称 描述 关联
脸部 所有人的DeepFakes软件 github
Deepfacelab DeepFacelab是创建Deepfakes的领先软件。 github
DeepNude-An-An-Image-to图像技术 DeepNude的算法和一般图像生成理论与实践研究 github
SIMSWAP 一个单一训练的模型在图像和视频上的任意面部交换框架! github

AI艺术资源

与AI艺术技术相关的开源项目和代码集合。

存储库名称 描述 关联
稳定的扩散webui 稳定的扩散网络UI github
Invokeai Invokeai是用于稳定扩散模型的领先创意引擎,赋予专业人士,艺术家和爱好者能够使用最新的AI-Drienden技术来生成和创建视觉媒体。 github
稳定的扩散 – Webui-Colab 稳定的扩散webui colab github
Midjourney风格和关键词参考 您可以与Midjourney AI一起使用的包含样式和关键字的参考。还有一些页面显示分辨率比较,图像权重等等! github
自动射击可稳定式Iffusion-Plugin 一个用户友好的插件,可以轻松使用自动或ComfyUI作为后端生成稳定的扩散图像。 github
自动的 SD.NEXT:稳定扩散的高级实现 github
fooocus 专注于提示和生成 github

Instagram AI模型

具有AI模型的Instagram配置文件集。

Instagram用户名 关联
belle_rodri_vibes Instagram
fit_aitana Instagram

教程

开源项目和代码教程的集合。

教程名称 描述 关联
稳定扩散 Stable Diffusion, SDXL, LoRA Training, DreamBooth Training, Automatic1111 Web UI, DeepFake, Deep Fakes, TTS, Animation, Text To Video, Tutorials, Guides, Lectures, Courses, ComfyUI, Google Colab, RunPod, NoteBooks, ControlNet, TTS, Voice Cloning, AI, AI News, ML, ML News, News, Tech, Tech News, Kohya Lora,Kandinsky 2,Deepfloyd IF,Midjourney github
稳定的扩散 – 视频 通过探索文本提示之间的潜在空间和变形,创建具有稳定扩散的视频 github
如何在Windows上安装和使用稳定的扩散 在本分步教程中,了解如何下载和运行稳定的扩散以从文本描述中生成图像。 YouTube
稳定的扩散教程。终极指南 – 您需要知道的一切! 在本教程中,我将仔细阅读所有内容,让您从从安装到完成的图像开始#StableDiffusion。我们将讨论txt2img,img2img,提示,抽样方法,indpainting,topscalers等!立即开始使用稳定的扩散,而忘记了Midjourney和Dalle2。 YouTube
制作AI影响者,例如Aitana Lopez -AI Instagram模型 制作AI影响者,例如Aitana Lopez -AI Instagram模型 YouTube
如何使用免费的AI工具在几分钟内制作AI影响者 通过我们的易于遵循的指南,在影响者营销中释放AI的潜力。逐步了解如何使用Adobe Firefly和Github的Fooocus AI创建自己的AI影响者。 YouTube

文件

一系列深层的假和Ai-Art论文。

纸质名称 关联
Deepfakes:面临认可的新威胁?评估和检测 arxiv
深度学习深层创建和检测:一项调查 arxiv
DeepFake检测:系统文献综述 IEEXPLORE
深度学习深层创建和检测:一项调查 科学方
围绕机器人和河流的一些问题 艺术论文

贡献

我们欢迎对此存储库的贡献!如果您知道与上面列出的AI技术相关的开源项目或资源(或我们尚未包括的其他技术),请随时通过提交拉动请求或开头与详细信息打开问题。

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通过命令行克隆项目:

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常见问题
  • 1、自动:拍下后,点击(下载)链接即可下载;2、手动:拍下后,联系卖家发放即可或者联系官方找开发者发货。
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  • 1、源码默认交易周期:手动发货商品为1-3天,并且用户付款金额将会进入平台担保直到交易完成或者3-7天即可发放,如遇纠纷无限期延长收款金额直至纠纷解决或者退款!;
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  • 1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:货不对板); 2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有”不保证完全一样、有变化的可能性”类似显著声明的除外); 3、发货:不发货可无理由退款; 4、安装:免费提供安装服务的源码但卖家不履行的; 5、收费:价格虚标,额外收取其他费用的(但描述中有显著声明或双方交易前有商定的除外); 6、其他:如质量方面的硬性常规问题BUG等。 注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。
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