This project investigates the integration of alias-free resampling techniques, inspired by StyleGAN3, into the UNet architecture of Diffusion models. Our approach focuses on improving model performance without introducing new trainable parameters, maintaining efficiency and simplicity. rotate-image diffusion-...
StyleGAN3 pre-trained models for config T (translation equiv.) and config R (translation and rotation equiv.) Access individual networks via https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/research/stylegan3/versions/1/files/<MODEL>, where <MODEL> is one of: stylegan3-t-ffhq-1024x1024.pkl,...
StyleGAN是目前最先进的高分辨率图像合成方法,已经被证明可以在各种数据集上可靠地工作。除了写实的肖像,StyleGAN还可以用来制作其他动物、汽车甚至房间。 然而,StyleGAN并不完美。最明显的缺陷是生成的图像有时包含斑点状的伪影,而这个缺陷今天已经完全解决了! 今天,NVIDIA的研究人员发布了一个升级版StyleGAN22,它着重于...
StyleGAN — Official TensorFlow Implementation Picture:These people are not real – they were produced by our generator that allows control over different aspects of the image. This repository contains the official TensorFlow implementation of the following paper: ...
# Using dataset_tool.py from TensorFlow version at # https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada/ python ../stylegan2-ada/dataset_tool.py unpack \ --tfrecord_dir=~/ffhq-dataset/tfrecords/ffhq --output_dir=/tmp/ffhq-unpacked Step 3: Create ZIP archive usingdataset_tool.pyfrom this repository...
3、模型新玩法 除了上面在图像合成效果和质量上的改进与优化，这次的 StyleGAN2 还有一个新玩法：可以把图像输入到模型中，如果能够完美复现，那就说明这个东西是「Made in StyleGAN」，并非真实存在于世间的。作者指出，与此前反向合成网路的方法不同，他们使用了斜坡下降噪声并优化了生成器的随机噪声输入。4、不止...
3. StyleGAN: StyleGAN 是一种非常流行的图像生成模型,它可以生成高质量的逼真图片。在 GitHub 上有一些基于 StyleGAN 的项目,你可以使用这些项目来生成图片。 4. DeepArt: DeepArt 是一个基于深度学习的画作风格转换工具,你可以使用它来将输入图片转换为特定艺术风格的图片。
这项工作提出了建立在Toonify和DualStyleGAN基础上的VToonify的两个实例,分别用于基于集合和基于示范的肖像视频风格转移。 实验结果表明,文中提出的VToonify框架在生成具有灵活风格控制的高质量和时间连贯的艺术肖像视频方面比现有的方法更有效。 3. Transformer是高效的世界模型 ...
但对于用户来说,利用 StyleGAN 的强大表达能力来实现自己的意图并不容易。他们需要一个简单、直观的接口。现有的语义控制发现方法要么涉及手动检查,要么涉及大量带注释的数据,要么需要预训练的分类器。此外,后续操作通常是使用一个参数模型(如 StyleRig 中的 3DMM),通过在一个隐空间中沿着一个方向移动来执行。
我们方法的核心是姿势条件 StyleGAN2 潜在空间插值,它无缝地结合了每个图像的兴趣区域,即体型、头发和肤色来自目标人物,而带有褶皱的服装 、材料属性和形状来自服装图像。 3、Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis compvis.github.io/tamin 本文将 GAN 和卷积方法的效率与Transformer的表达能力相结合...