新智元报道
话不多说，公布排名！
1. Autokeras
Auto-Keras是一个用于自动机器学习(AutoML)的开源软件库。它是由德克萨斯A&M大学的数据实验室和社区贡献者联合开发的。AutoML的最终目标是为那些欠缺数据科学、机器学习知识的领域专家提供易于访问的深度学习工具。Auto-Keras提供了自动搜索深度学习模型的架构和超参数的功能。
由Haifeng Jin出品。
链接：
https://Github.com/jhfjhfj1/autokeras?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
2. Glow
具有1×1卷积且可逆的生成模型。可以使用相对少的数据，快速生成高清的逼真图像，具有GAN和VAE所不具备的精确操作潜在变量、所需内存少等优势。
由OpenAI出品。
链接：
https://github.com/openai/glow?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more#glow
3. Vid2vid
Pytorch实现高分辨率（如2048×1024）、逼真的“视频到视频”的转换。它可以用来将语义标签地图转化为逼真的照片视频、从edge map合成人与人的会话，或从一个姿势生成人体运动。
由NVIDIA AI出品。
链接：
https://github.com/NVIDIA/vid2vid?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
4. UnsupervisedMT
基于短语、神经的无监督机器转换。
由Facebook Research出品。
链接：
https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedMT?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
5. DanceNet
使用自动编码器、LSTM和混合密度网络的舞蹈生成器，该项目是构造舞蹈生成器的一种尝试。
由Jaison Saji出品。
链接：
https://github.com/jsn5/dancenet?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
6. Soccerontable
利用AV/VR设备，以3D的方式观看Youtube足球视频，提高娱乐体验度。
由Konstantinos Rematas出品。
链接：
https://github.com/krematas/soccerontable?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
7. Artificial-adversary
这个库允许你使用一些方法生成文本，并对机器学习模型模拟攻击。通过离线将你的模型暴露在这些文本中，有利于在线环境下的准备工作。
由AirbnbEng出品。
链接：
https://github.com/airbnb/artificial-adversary?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
8. Stt-benchmark
这是一个极简的、可扩展的框架，用于对不同的语音到文本引擎进行基准测试。它是在Ubuntu 18.04上用Python3.6开发和测试的。
由Picovoice出品。
链接：
https://github.com/Picovoice/stt-benchmark?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
9. Sg2im
这个优秀的开源代码使用图卷积来处理输入的图形，通过预测对象的边界框和分割掩码来计算场景布局，并将布局转换为具有级联细化网络的图像。
由Google Open Source出。
链接：
https://github.com/google/sg2im?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
10. GANimation
构建了一种人脸解剖结构上连续的面部表情合成方法，能够在连续区域中呈现图像，并能处理复杂背景和光照条件下的图像。
由Albert Pumarola出品。
链接：
https://github.com/albertpumarola/GANimation?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
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