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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.00273.pdf代码地址：https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法，超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果，研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络，发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2202.00273.pdf 代码地址:https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法,超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果,研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络,发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT [ ...
代码地址:https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法,超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果,研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络,发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT [ Dosovitskiy et al. 2021] 联合使用时,性能显著...
代码地址:https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法,超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果,研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络,发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT [ Dosovitskiy et al. 2021] 联合使用时,性能显著...
代码地址:https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法,超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果,研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络,发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT [ Dosovitskiy et al. 2021] 联合使用时,性能显著...
代码地址:https://github.com/autonomousvision/stylegan_xl 这些变化结合了 Projected GAN 方法,超越了此前在 ImageNet 上训练 StyleGAN 的表现。为了进一步改进结果,研究者分析了 Projected GAN 的预训练特征网络,发现当计算机视觉的两种标准神经结构 CNN 和 ViT [ Dosovitskiy et al. 2021] 联合使用时,性能显著...
python train.py --outdir=./training-runs/styleganxl_training_reduced_256 --cfg=stylegan3-t --data=./data/styleganxl_training_reduced256.zip \ --gpus=2 --batch=24 --mirror=1 --snap 10 --batch-gpu 12 --kimg 10000 --syn_layers 10 --cond True --mirror True --cbase 16384 --cma...
This work is made available under the Nvidia Source Code License-NC. To view a copy of this license, visithttps://nvlabs.github.io/stylegan2/license.html Citation We thank Ming-Yu Liu for an early review, Timo Viitanen for his help with code release, and Tero Kuosmanen for compute infrast...