然而，Projected GAN 的优势只是部分地延伸到了这项研究的单模态数据集上的 StyleGAN。为了解决上述种种问题，英伟达的研究者近日提出了一种新的架构变化，并根据最新的 StyleGAN3 设计了渐进式生长的策略。研究者将改进后的模型称为 StyleGAN-XL，该研究目前已经入选了 SIGGRAPH 2022。论文地址：https://arxiv.org/...
高效的训练策略使得标准 StyleGAN3 的参数能够增加三倍,同时仅用一小部分训练时间就达到扩散模型的 SOTA 性能。 这使得StyleGAN-XL 能够成为第一个在 ImageNet-scale 上演示 1024^2 分辨率图像合成的模型。 将StyleGAN 扩展到 ImageNet 实验表明,即使是最新的 StyleGAN3 也不能很好地扩展到 Im
如表2 所示,研究者在 ImageNet 上对比了 StyleGAN-XL 和现有最强大的 GAN 模型及扩散模型的图像合成性能。 有趣的是,StyleGAN-XL 在所有分辨率下都实现了高度的多样性,这可以归功于渐进式生长策略。此外,这种策略使扩大到百万像素分辨率的合成变成可能。 在1024^2 这一分辨率下,StyleGAN-XL 没有与 baseline 进...
StyleGAN-T 的横空出世给这条竞争激烈的赛道再一次增添了不确定性。 在下图中,竖轴越低代表质量越高,横轴越小代表速度更快。我们可以看到 StyleGAN-T 和 Stable Diffusion 是最接近原点的两个模型。 如果说 StyleGAN 1-2-3 是升级换代,那么从 StyleGAN3 到 StyleGAN-XL / StyleGAN-T 则是一次全面的进化。
StyleGAN-XL 首次在 ImageNet 上实现了 1024^2 分辨率图像合成。 近年来,计算机图形学领域的研究者一直致力于生成高分辨率的仿真图像,并经历了一波以数据为中心的真实可控内容创作浪潮。其中英伟达的 StyleGAN 在图像质量和可控性方面为生成模型树立了新的标杆。
StyleGAN-XL + CLIP (Implemented by CasualGANPapers) - StyleGAN-XL + CLIP (Modified by Katherine Crowson to optimize in W+ space) - Requirements 64-bit Python 3.8 and PyTorch 1.9.0 (or later). See https://pytorch.org for PyTorch install instructions. CUDA toolkit 11.1 or later. GCC ...
Our final model, StyleGAN-XL, sets a new state-of-the-art on large-scale image synthesis and is the first to generate images at a resolution of 10242 at such a dataset scale. We demonstrate that this model can invert and edit images beyond the narrow domain of portraits or specific ...
[SIGGRAPH'22] StyleGAN-XL: Scaling StyleGAN to Large Diverse Datasets - stylegan-xl/run_inversion.py at main · autonomousvision/stylegan-xl
StyleGAN-XL 首次在 ImageNet 上实现了 1024^2 分辨率图像合成。 近年来,计算机图形学领域的研究者一直致力于生成高分辨率的仿真图像,并经历了一波以数据为中心的真实可控内容创作浪潮。其中英伟达的 StyleGAN 在图像质量和可控性方面为生成模型树立了新的标杆。
StyleGAN-XL 首次在 ImageNet 上实现了 1024^2 分辨率图像合成。 近年来,计算机图形学领域的研究者一直致力于生成高分辨率的仿真图像,并经历了一波以数据为中心的真实可控内容创作浪潮。其中英伟达的 StyleGAN 在图像质量和可控性方面为生成模型树立了新的标杆。