高斯(Gaussian)导致明显更差的 FID。 我们将 StyleGAN3-R 与替代方案进行比较,其中旋转部分是在我们的 StyleGAN3-T 之上使用 p4 对称的 G-CNN 实现的。 这种方法仅提供适度的旋转等变,同时训练速度较慢。 可控滤波器理论上可以提供有竞争力的 EQ-R,但内存和训练时间要求证明对于这种规模的生成器网络是不可行的。
一般大家就叫做StyleGAN3，是对StyleGAN2的改进，主要是针对在StyleGAN2中平移或旋转时，存在“粘滞”现象，比如说，头部的移动，正常来说脸部上面的特征是要跟着一起移动的，而在StyleGAN2中出现胡子没有很好贴着皮肤一起移动，出现一种胡子像是粘在嘴巴上，分离的感觉，这种情况就是特征依赖绝对坐标，而没有很好的...
(b)StyleGAN3的改进，我们将StyleGAN2学习到的4x4x512的常数更改为傅里叶特征，卷积核也修改为1x1，其中有一个关键的提高性能的地方，自定义了CUDA核，里面是上采样、Leaky ReLU、下采样、裁剪，导致10倍的训练速度和可观的内存节省。另外我们也将StyleGAN2的噪声输入去掉了(c)灵活层，N = 14, s_N = 1024。...
另外，ModelArts具有低门槛，高效率，高性能，易运维的特点。即ModelArts能够开箱即用，零基础3步即可构建AI模型；AI 开发全流程可视化管理，生产效率百倍提升，灵活支持多厂商多框架多功能模型统一纳管。下面使用 ModelArts，以StyleGAN3为基础，生成高清图。第一步，点击链接进入 ACGAN-动漫头像自动生成 的案例页面，并...
conda env create -f environment.yml conda activate stylegan3 第一行,创建环境,安装依赖 第二行,激活虚拟环境。 这一步完成,我以为万事俱备,就直接运行生成命了。没想到给了一个: No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1' ...
StyleGAN-XL 在深度和参数计数方面比标准的 StyleGAN3 大三倍。然而，为了在 512^2 像素的分辨率下匹配 ADM [Dhariwal and Nichol 2021] 先进的性能，在一台 NVIDIA Tesla V100 上训练模型需要 400 天，而以前需要 1914 天。(图 2)。实验结果 在实验中，研究者首先将 StyleGAN-XL 与 ImageNet 上的 SOTA ...
大白话StyleGAN3，图片的细节更加细腻逼真，离散与连续《1》大白话StyleGAN3，图片的细节更加细腻逼真，架构说明《2》窗口方法 边界伪影和远程交互引起的振铃(信号转换时容易出现那种残影现象)，解决这些问题的最常见方法，是使用窗口方法来限制滤波器的空间范围：是窗函数，是ψ(x)的实际近似值。在本文中，我们使用...
整个项目在 NVIDIA V100 内部集群上消耗了 92 个GPUyear 和 225 兆瓦时的电力,英伟达的 StyleGAN3 果然「壕气冲天」。 今年7 月,英伟达 StyleGAN 团队在 NeurIPS 2021 论文《 Alias-Free Generative Adversarial Networks 》中推出了 Alias-Free GAN,也即 StyleGAN3。
受StyleGAN 启发,最近许多工作都集中在了解如何使用 StyleGAN 的潜在空间来操纵图像生成。但为了挖掘语义上有意义的潜在表示,通常涉及到一些人工,甚至是打标签的图像数据。 这项工作探索利用最近引入的对比语言图像预训练 (CLIP) 模型,以便为 StyleGAN图像处理开发一个基于文本的界面。提出一种将文本映射到 StyleGAN 风格...
不过，英伟达的 StyleGAN3 项目消耗了令人难以想象的资源和电力。研究者在论文中表示，整个项目在 NVIDIA V100 内部集群上消耗了 92 个 GPU year（即单个 GPU 一年的计算）和 225 兆瓦时（Mwh）的电力。对此，有网友评论称，「225 兆瓦时的电力相当于整个核反应堆运行大约 15 分钟，果然「残暴」啊！」英伟达...