论文里面没有对具体方法进行展开,但是我在拜读其他人的文章时,里面提到了两种具体方法StyleGAN 和 StyleGAN2 的深度理解 - 知乎 (zhihu.com) ①在训练StyleGAN的时候,训练一个编码器,将真实图片喂进去,输出隐空间的向量。 ②将预训练好的StyleGAN,随机采样z latent Code映射成w latent Code,然后生成的图像与真实图...
今天,英伟达的研究人员发布了升级版——StyleGAN2,重点修复特征伪影问题,并进一步提高了生成图像的质量。现在戳右边链接上 新智元小程序 了解更多! StyleGAN是NVIDIA去年发布的一个新的图像生成方法,并于今年2月开源。 StyleGAN 生成的图像非常逼真,它是一步一步地生成人工的图像,从非常低的分辨率开始,一直到高分辨率(...
大白话StyleGAN，基于风格的生成对抗网络架构《1》大白话StyleGAN，基于风格的生成对抗网络架构《2》先来看张StyleGAN生成的一张图：我们可以看到在StyleGAN图像中会产生类似水滴的伪影。这些在生成的图像中并不总是很明显，但如果我们观察生成网络内部的激活，问题总是存在的，虽然不是经常出现，但是一个很不好的现象，...
最近英伟达在 GAN 领域最大的研究突破莫过于 StyleGAN2 了。这一新的研究提升了生成图像的质量,实现了最新的 SOTA。论文公开的同时,英伟达也公开了相关的代码和 Colab 笔记,你可以直接在线使用。 论文:https://arxiv.org/abs/1912.04958实现和模型:https://github.com/NVlabs/stylegan2Colab 地址:https://colab....
StyleGAN2的架构，消除了水滴伪影，对一些操作做了正则化处理之后，图片质量也有提升，#StyleGAN2#这里接着来提高这个架构的生成高质量图片的能力。Progressive growing渐进式增长的优缺点 渐进式增长在稳定高分辨率图像合成方面非常成功，但它会导致自己的特征伪像。关键问题在于渐进式增长的生成器似乎对细节具有很强的位置...
StyleGAN2 是对前一版本 StyleGAN 的改进和升级,主要通过提高图像质量、细节和控制能力来实现更好的生成效果。 StyleGAN2 的核心原理是使用生成器网络和判别器网络进行博弈优化。生成器网络接收一个噪声向量作为输入,并通过多个层级生成图像。它的结构是一个多层级的生成器架构,其中每个级别都有一个共享的和一个专门的...
字幕组双语原文：玩转StyleGAN2模型：教你生成动漫人物 英语原文：Generating Anime Characters with StyleGAN2 翻译：雷锋字幕组（Icarus、）生成式对抗网络生成式对抗网络（GAN）是一种能够生成新内容的生成式模型。由于其有趣的应用，如生成合成训练数据、创造艺术、风格转换、图像到图像的翻译等，这个话题在机器学习界...
StyleGAN是目前最先进的高分辨率图像合成方法，已被证明可以在各种数据集上可靠地工作。除了逼真的人像，StyleGAN还可以用于生成其他动物，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似的伪影(artifacts)，而这一缺陷在StyleGAN 2上也被完美解决了。去年底，NVIDIA的研究人员发布了StyleGAN...
GAN笔记 - StyleGAN2的优化与改进StyleGAN2是对StyleGAN架构进行改进的一项工作，主要针对StyleGAN中出现的"artifacts"问题进行修正（[1]）。研究发现，StyleGAN合成图片的缺陷在于其局部区域与周围区域不协调，根源在于AdaIN中的instance normalization部分（[2]）。（摘自[3]）论文团队通过实验发现，噪声和bias...
我网上找了stylegan2的相关资料,这个loss的设计,好像只有一个对抗loss,然后加梯度惩罚,原论文是没有强调这方面的。这方面的训练经验实际确实很少,然后看其他博客这个对抗loss是用一个逻辑斯蒂的,我的写法如下,但是实话实说这个我觉得效果一般,后面实际我训练对抗损失就不是这个了,因为我没有成功实现梯度惩罚,复现有瑕...