StyleGAN是一种真正推动 GAN 最先进技术向前发展的 GAN 类型。当Karras 等人的论文 介绍 StyleGAN 时,“一种基于样式的生成对抗网络生成器架构”。(2018)出现后,GAN 需要大量的正则化,并且无法产生今天所熟知的令人惊叹的结果。其他人都建立在 StyleGAN1 成功的基础上,我们现在已经达到了 StyleGAN3,并进行了进一步的...
StyleGAN是一种深度学习模型,它被用来生成逼真的人脸图像。通俗来讲,它可以通过学习大量的人脸图像数据,然后生成看起来非常逼真的新的人脸图像。这种技术在计算机图形学和人工智能领域被广泛应用。 StyleGAN的核心是生成对抗网络(GAN),这是一种由两个神经网络组成的模型,分别被称为生成器和判别器。生成器负责生成图像,...
StyleGAN模型主要是通过修改生成网络,达到上面的目的 2.1、流程 生成网络的结构图是这篇论文最简单的部分了,我们来看这张图 image-20240406201651336 其分为a,b两部分,左边是我们传统模型GAN的生成网络,而右边则是修改后的,StyleGAN的生成网络结构。 StyleGAN由两部分构成——Mapping networkandSynthesis network,其中Mappi...
StyleGAN模型是由不同部分组成的,理解了每个部分的功能,就可以理解整个模型。 StyleGAN的整体结构如下图所示,分为左边的Mapping Network和右边的Synthesis Network。 图1. StyleGAN整体架构 首先值得一提的是,StyleGAN的训练是和Progressive GAN一致的,不过这并不是StyleGAN的重点,所以我不打算在这篇文章里说,如果有不清...
受风格迁移启发,StyleGAN重新设计了生成器网络结构,并试图来控制图像生成过程:生成器从学习到的常量输入开始,基于潜码调整每个卷积层的图像“风格”,从而直接控制图像特征;另外,结合直接注入网络的噪声,可以更改所生成图像中的随机属性(例如雀斑、头发)。StyleGAN可以一定程度上实现无监督式地属性分离,进行一些风格混合或插...
StyleGAN-v3 StyleGAN-XL StyleGAN-T 项目代码 提出背景:特征纠缠 传统的生成网络中,有一个问题存在,就是特征纠缠。 比如你想要给人脸模型增加一头卷发,但当你调整与发型相关的参数时,你可能会发现模型生成的人脸同时也改变了肤色、眼睛间距或者表情。这是因为卷发的特征与其他特征在潜在空间中是纠缠的。
StyleGan生成器 这部分用来介绍StyleGan生成器网络结构图。示意图如下 (1)传统的Gan生成器,由latent code 作为输入,生成图片。而StyleGan却是由一个常量通过生成网络生成图片的。而在StyleGan中latent code 经过一个多层感知器MLP,将隐特征空间Z映射到另一个隐特征空间W,f:Z−>Wf:Z−>W,后续部分将会介绍这样做...
StyleGAN[1]是一个强大的可以控制生成图片属性的框架,它采用了全新的生成模型,分层的属性控制,Progressive GAN的渐进式分辨率提升策略,能够生成1024×1024分辨率的人脸图像,并且可以进行属性的精确控制与编辑, 下图展示了StyleGAN论文中生成的人脸图片。 St...
很快谷歌大脑研究科学家、DreamFusion第一作者Ben Poole赶来围观，并将StyleGAN-T与扩散模型做了个对比：在低质量图像（64×64）生成方面，StyleGAN-T要比扩散模型做得更好。但他同时也表示，在256×256图像生成上，还是扩散模型的天下。所以，新版StyleGAN生成质量究竟如何，它又究竟是在哪些领域重新具备竞争力的？Sty...
StyleGAN[1]是一个强大的可以控制生成图片属性的框架，它采用了全新的生成模型，分层的属性控制，...