Prisma: аналоги и альтернативы для "Linux"

Иконка приложения Prisma

Prisma

  • (202)
Аналоги и альтернативы

Prisma описывается как 'Художественные фильтры, использующие искусственный интеллект, превращают ваши фотографии в классические произведения искусства.'

Мы собрали 44 аналогов к Prisma для различных платформ, включая Андроид, iPhone, iPad, Mac, Linux и Windows, работающих как Онлайн, так и Офлайн. В том числе 7 аналогов для "Linux", поэтому надеемся вы сможете найти подходящую альтернативу.

Лучшая альтернатива Prisma для "Linux" - это Deep Art Effects, про которую вы можете прочитать на нашем сайте. Другие хорошие приложения, похожие на Prisma - это: DeepDream и neural-dream

Все аналоги и альтернативы

Иконка приложения Deep Art Effects
Программное обеспечение для редактирования фотографий Deep Art Effects на основе искусственного интеллекта представляет собой творческое изображение одним щелчком мыши из камеры в художественную галерею. Всего несколькими щелчками мыши пользователи создают цифровое искусство из выбранных ими фотографий или видео.

Иконка приложения DeepDream

DeepDream

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

Иконка приложения neural-dream

neural-dream

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

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 neural-style

neural-style

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

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

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.