因为shift scale会影响生成的图片,所以这样可以让生成的图片收到latent code W的控制,从而实现生成的可控。 3.2 AdaIN的问题 研究人员发现,StyleGAN生成的图片中,大概率存在一些水滴样子的补丁。 ❝研究人员说:We pinpoint the problem to the AdaIN operation that normalizes the mean and variance of each featur...
因为StyleGAN 生成图像的特征是由权重W和AdaIN层控制,所以生成器的初始输入不再需要输入噪声,而是用全1的常量值替代。 2.3 训练技巧 StyleGAN是一个非常优秀的生成架构,但仅仅依靠优良的架构并不足以取得非常高质量的生成结果,还需要一些训练技巧辅助模型的训练,主要包含两个,样式正则化(即mixing regularization)与W向量...
因为shift scale会影响生成的图片,所以这样可以让生成的图片收到latent code W的控制,从而实现生成的可控。 3.2 AdaIN的问题 研究人员发现,StyleGAN生成的图片中,大概率存在一些水滴样子的补丁。 ❝ 研究人员说:We pinpoint the problem to the AdaIN operation that normalizes the mean and variance of each feat...
第一个改进版本 (B) 用双线性采样（bilinear sampling）来替换判别器和生成器中的最近邻上采样/下采样。然后进一步调参，模型训练时间也会增加。第二个改进版本 (C) 添加了映射网络和风格化（styling）。对于后者，AdaIN（自适应实例归一化）取代 PixelNorm 对空间数据执行风格化处理。AdaIN 的定义如下：在此过程中...
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...
整个流程就是输入常数张量(4x4x512)，然后左右引入两部分，一部分是隐编码Z经过映射网络的处理得到的中间隐编码W，另一部分是引入噪声，这个是为了让细节更自然。在文章的后面将会重点讲到噪声。AdaIN公式 Adaptive Instance Normalization（AdaIN）自适应实例规范化，这块是对每层输入进来的风格做处理，我们来看下它的...
AdaIN是一种神经网络层,它根据风格偏置和缩放调整每个特征图的均值和方差。这种机制确保每个层注入的风格向量仅影响该层的特征,防止风格信息跨层传播。因此,潜向量w比原始向量z更具分解性,能够更精细地控制图像的生成过程。 4. 风格混合(Style Mixing) 风格混合是StyleGAN的一个重要特性,它允许在图像生成过程中对不...
这里,AdaIN 已被分解成了之后跟着调制的显式归一化,这两者操作的都是每个特征图的均值和标准差。其中 w 是学习到的权重,b 是偏差,c 是常量输入。激活函数(Leaky ReLU)总是在添加偏差之后马上就应用。(c)研究者对原始的架构进行了一些修改:移除了开始处的一些冗余的操作,将 b 和 B 的求和移到了风格的活动...
利用AdaIN实现了将信息从潜在变量转化为一种视觉表现。在StyleGAN中,可以省略初始随机噪声输入,用常量值替换。这种操作减少了特征纠缠,因为网络不再依赖于互相纠缠的输入向量。AdaIN 层的含义同BN层类似,其目的是对网络中间层的输出结果进行scale和shift,以增加网络的学习效果,避免梯度消失。相对于BN是学习当前batch数据...
AdaIN 的定义如下: 在此过程中,首先对输入特征图应用实例归一化。然后,StyleGAN 利用风格信息对每个归一化空间特征图执行缩放,添加偏置(μ和σ 分别表示输入特征图 xᵢ 的平均差和标准差)。StyleGAN 计算每一层的风格值对 (y(s, i), y(b, i)) 作为 w 的缩放值和偏置值,从而将风格应用于空间特征图 i。