# NVlabs/noise2noise

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NVlabs/noise2noise, dépôt open source à 1 567 étoiles sur GitHub. Carte Bêta de RepoMasters. Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data -…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [NVlabs](https://repo.masters-masters.com/owners/NVlabs) |
| Étoiles | 1 567 |
| Forks | 330 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2018 |
| Rang | [Bêta (700 à 1 999 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/box_office) |
| Voir sur GitHub | [NVlabs/noise2noise](https://github.com/NVlabs/noise2noise) |

## Fiche du dépôt

Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data - Official TensorFlow implementation of the ICML 2018 paper

Rang des dépôts qui ont 700 à 1 999 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 6 %. Rareté : Rare.

## Autres dépôts de NVlabs

- [NVlabs/instant-ngp · ★ 17 585 · Cuda · Stable](https://repo.masters-masters.com/repos/NVlabs/instant-ngp)
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- [NVlabs/stylegan2 · ★ 11 183 · Python · Stable](https://repo.masters-masters.com/repos/NVlabs/stylegan2)
- [NVlabs/Sana · ★ 9 764 · Python · Stable](https://repo.masters-masters.com/repos/NVlabs/Sana)
- [NVlabs/SPADE · ★ 7 718 · Python · Stable](https://repo.masters-masters.com/repos/NVlabs/SPADE)
- [NVlabs/stylegan3 · ★ 6 947 · Python · Stable](https://repo.masters-masters.com/repos/NVlabs/stylegan3)

## D’autres dépôts Python

- [QingyongHu/RandLA-Net · ★ 1 567 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/QingyongHu/RandLA-Net)
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- [nickclyde/duckduckgo-mcp-server · ★ 1 567 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/nickclyde/duckduckgo-mcp-server)
- [Robot-Will/Stino · ★ 1 567 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/Robot-Will/Stino)
- [studioimaginaire/phue · ★ 1 567 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/studioimaginaire/phue)
- [alex-sherman/deco · ★ 1 567 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/alex-sherman/deco)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.
