AlterDraw.com: аналоги и альтернативы с тарифом "Бесплатно | Открытый исходный код"

Иконка приложения AlterDraw.com

AlterDraw.com

  • (417)
Аналоги и альтернативы

AlterDraw.com описывается как 'Бесплатное кросс-платформенное веб-приложение, автоматически преобразовывающее фотографии в произведения искусства с более чем 120 предопределенными художественными фильтрами с возможностью применения пользовательских стилей путем загрузки эталонных изображений. Имеет несколько элементов управления передачей стилей.'

Мы собрали 26 аналогов к AlterDraw.com для различных платформ, включая Андроид, iPhone, iPad, Mac, Linux и Windows, работающих как Онлайн, так и Офлайн. В том числе 6 аналогов с тарифом "Бесплатно | Открытый исходный код", поэтому надеемся вы сможете найти подходящую альтернативу.

Лучшая альтернатива AlterDraw.com с тарифом "Бесплатно | Открытый исходный код" - это neural-style-pt, про которую вы можете прочитать на нашем сайте. Другие хорошие приложения, похожие на AlterDraw.com - это: neural-dream и DeepDream

Все аналоги и альтернативы

Иконка приложения neural-style-pt
Реализация PyTorch алгоритма передачи нейронного стиля (NST). Deepstyle, который работает на Windows, macOS и Linux/Ubuntu.

Иконка приложения neural-dream

neural-dream

  • (220)
Реализация PyTorch алгоритма DeepDream. Создает сказочные галлюциногенные образы.

Иконка приложения DeepDream

DeepDream

  • (437)
Реализация алгоритма Google DeepDream. Создает галлюциногенные сновидения.

Иконка приложения neural-style

neural-style

  • (218)
Факельная реализация алгоритма нейронного стиля (NST)

Иконка приложения Neural-Tools

Neural-Tools

  • (470)
Гистограмма сопоставления одного изображения со вторым изображением с использованием линейной передачи цвета. Перенос яркости с одного изображения на другое. Обе эти функции полезны для различных вариантов использования, в том числе для улучшения передачи нейронного стиля.

Иконка приложения dream-creator
Dream-creator позволяет пользователям быстро и легко создавать пользовательские наборы данных изображений, а затем использовать эти наборы данных для обучения пользовательских моделей DeepDream.