python tools/demo.py A2B -f exps/styleganv2ada/styleganv2ada_256_custom.py -c StyleGANv2ADA_outputs/styleganv2ada_256_custom/65.pth --seeds 85,100,75,458,1500 --A2B_mixing_seed w_avg --col_styles 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13 --frames 120 --video_fps 30 --save_result -...
2、将一个糊了的人脸生成为一张高分辨率的人脸(Super Resolution) 但是还原的最接近长相不止一种。 ?...上面“随机机”小哥用到的StyleGAN2是对StyleGAN的改进。...v=oRRtSYxGf6w [2]https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/mpf6qd/using_stylegan2ada_and_pixel2style2pixel_to_turn ...
目录 收起 Progressive-GAN StyleGAN StyleGAN2 StyleGAN2-ADA StyleGAN3 StyleGAN 是一系列生成效果非常好的 GAN 模型。其最初版本在2019出现,经过两三年的改进,现在已经发展到了第三代。在如今 diffusion model 刷榜的年代,特定版本的 StyleGAN 仍展示了相当能打的效果,时常作为 old SOTA 出现在 benchmark ...
StyleGAN第一个版本提出了通过AdaIN模块来实现生成,这个模块非常好也非常妙。 图片中的latent Code W是一个一维向量。然后Adaptive Instance Norm其实是基于Instance Norm修改的。Instance Norm当中,包含了2个可学习参数,shift和scale。而AdaIN就是让这两个可学习参数是从W向量经过全连接层直接计算出来的。因为shift sca...
StyleGan2-ADA: Training Generative Adversarial Networks with Limited Data,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
这个高斯模糊是在ADA增强之前执行的。我们从σ=10像素开始，在前20万张图像中将其渐变为零。这可以防止鉴别器在早期过于集中在高频上。似乎在这种配置中，生成器有时会学习产生具有小延迟的高频率，允许鉴别器从生成的图像中轻松地区分训练数据，而无需向生成器提供有用的反馈。如果没有这个技巧，在训练开始时很...
在AdaIN模块之前向每个通道添加一个缩放过的噪声(Noise),增加生成图像的多样性, B 表示可学习的权重系数 9 级分辨率:生成器从较低分辨率开始,通过一系列的上采样和卷积操作逐渐增加图像的分辨率。每次上采样操作将图像的分辨率乘以2。例如,从4x4到8x8,再到16x16,依此类推。
StyleGAN第一个版本提出了通过AdaIN模块来实现生成,这个模块非常好也非常妙。 图片中的latent Code W是一个一维向量。然后Adaptive Instance Norm其实是基于Instance Norm修改的。Instance Norm当中,包含了2个可学习参数,shift和scale。而AdaIN就是让这两个可学习参数是从W向量经过全连接层直接计算出来的。因为shift sca...
近日,英伟达公开了 StyleGAN 的 2.0 改进版,提出了对这种生成对抗网络的多项新改进,在解决了生成图像伪影的同时还能得到细节更好的高质量图像。新的改进方案也不会带来更高的计算成本。整体来看,不管是在现有的分布质量指标上,还是在人所感知的图像质量上,新提出的模型都实现了无条件图像建模任务上新的 SOTA。
StyleGAN2-ADA — Official PyTorch implementationTraining Generative Adversarial Networks with Limited Data Tero Karras, Miika Aittala, Janne Hellsten, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen, Timo Aila https://arxiv.org/abs/2006.06676Abstract: Training generative adversarial networks (GAN) using too little data ...