看到StyleGAN2上的一些特征比较依赖坐标,存在一些“粘附”现象,然后在StyleGAN3中通过一些改进,#StyleGAN3#我们的特征在平移和旋转中都能够很好的一起跟随,甚至在“海滩”数据集中,看起来就像是跟随着镜头在运动,而不是StyleGAN2中的那种“淡入”的视觉效果。同样的,在阅读本节之前,还是先建议先阅读前面的介绍,...
第一行中的StyleGAN3-T只为平移等变性而设计,正如预期的那样,它在旋转不变性上完全失败了。第二行展示的是StyleGAN3-T的一种变体,它使用p4对称G-CNN实现旋转等变。在360度的人脸旋转中,在90度的倍数处是精确的,但在中间角度处会发生扭曲。而StyleGAN3-R展示了高保真的旋转等变性(尽管视觉上还不算完美)。
与 StyleGAN2 相比,StyleGAN3 获得了类似的 FID,但内部表征存在显著差异,并在亚像素尺度上实现了真正的图像平移和旋转不变性,从而大幅度提升生成图像的质量。研究者在论文中表示,StyleGAN3 为更适用于视频和动画的生成模型铺平了道路。我们从以下两个 Demo 可以看出 StyleGAN3 和 StyleGAN2 的效果差异,StyleGAN3...
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...
Stylegan1出现的时候已经让人惊掉下巴了,第三代自然是更加牛~,至于牛~在哪里?这个...只能意会不能言传。说人话就是升级了变强了,更加细腻逼真。具体改进可以看github主页,大概路径是stylegan->stylegan2->stylegan2-ada->stylegan3 。 算法交给大佬们,如何用交给我。
这有望显着改进生成视频和动画的模型。新的 StyleGAN3 生成器在 FID 方面与 StyleGAN2 相匹配,但...
(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。...
比如,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。有人说,这相当于整个核反应堆运行大约 15 分钟。最初,StyleGAN 的提出是为了明确区分变量因素,实现更好的...
通过探索StyleGAN3的用法,我们可以深入了解其工作原理和操作步骤。本文将一步一步地回答关于StyleGAN3的用法的问题,并介绍如何使用它来生成惊人的图像。 Step 1:准备环境 首先,确保计算机上已安装适当的环境和依赖项。StyleGAN3是用Python编写的,因此您需要安装Python环境和所有必需的库。可以使用包管理器(如Anaconda)或...
StyleGAN3认为这种混叠是由两种原因导致的:1)非理想情况的上采样例如最近邻、双线性;2)点层面的非线性激活函数如ReLU。 贡献:重新设计生成结构,包括上采样滤波器,同时提出一种解决非线性混叠的方法。 连续信号等效性 对于二维信号的连续信号与采样信号的转换 特征图可以看作是离散的采样信号Z(x),恢复成连续信号z(...