nohup python tools/train.py -f exps/styleganv2ada/styleganv2ada_256_custom.py -d 2 -b 8 -eb 2 -c styleganv2ada_512_afhqcat.pth > stylegan2ada.log 2>&1 & 计算某个模型的FID,可以输入以下命令 python tools/calc_metrics.py -f exps/styleganv2ada/styleganv2ada_256_custom.py -c StyleG...
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...
StyleGan2-ADA: Training Generative Adversarial Networks with Limited Data,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
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...
(a)是原始的StyleGAN结构图，其中A表示从W学习的仿射变换，产生了一个style，(b)展示了原始StyleGAN架构的细节。在这里，将AdaIN分解为先显式归一化再调制的模式，对每个特征图的均值和标准差进行操作。我们还注释了学习的权重(w)、偏差(b)和常量输入(c)，并重新绘制了灰色框，使每个框都激活一个style。激活...
研究者提出了另一种无需在训练中修改网络拓扑结构就能实现同样目标的设计——首先以低分辨率图像为重心开始训练,然后将重心逐渐转移到越来越高的分辨率。这种新设计还能推理所生成图像的有效分辨率,事实证明这个有效分辨率低于预期,说明相关研究还有进一步的提升空间。 对于生成方法产生的图像的质量如何进行定量分析?这还依然...
图中的B,在AdaIN之前加入,是在每层、每个像素点上加入独立的噪声,效果是可以产生一些本就随机的东西(例如头发的摆放、胡茬、雀斑、毛孔等)。(a)是在所有层中都加入噪声,(b)是无噪声,(c)是在后面的层加入噪声(细粒度),(d)是在前面的层加入噪声(粗粒度)。随机噪声改变了一些局部的特征,并且似乎生成的效果也...
(a)是原始的StyleGAN结构图,其中A表示从W学习的仿射变换,产生了一个style,(b)展示了原始StyleGAN架构的细节。 在这里,将AdaIN分解为先显式归一化再调制的模式,对每个特征图的均值和标准差进行操作。我们还注释了学习的权重(w)、偏差(b)和常量输入(c),并重新绘制了灰色框,使每个框都激活一个style。激活函数(...
研究者提出了另一种无需在训练中修改网络拓扑结构就能实现同样目标的设计——首先以低分辨率图像为重心开始训练,然后将重心逐渐转移到越来越高的分辨率。这种新设计还能推理所生成图像的有效分辨率,事实证明这个有效分辨率低于预期,说明相关研究还有进一步的提升空间。