开源音乐生成基础模型，用符号规划、零样本翻唱和智能体编辑从歌词生成完整歌曲，适合研究音乐生成与风格迁移。

PyTorch 版 CycleGAN 与 pix2pix 实现，提供图像到图像翻译的完整训练与测试流程，支持无配对和有配对数据转换。

无需微调即可把任意参考图的风格迁移到任意内容上，生成高质量个性化风格化图片的风格迁移模型。

用 AnimeGANv3 把照片或视频一键转成日漫风格，支持 Colab、ONNX、CoreML、TFLite 等多种部署格式，方便直接产出动画作品。

给一段喜欢的视频，就能生成风格一致的新视频；由 Claude Code 或 Codex 多智能体协作完成规划、制作和审阅。

整理扩散模型风格迁移最新方法的资源清单，涵盖文本到图像、文本到视频等方向，方便快速查找和对比相关论文与实现。