这篇论文提出了stylegan2-ada方法。ada全称是adaptive discriminator augmentation。 方法概述: stylegan2-ada 是基于bCR (balanced consistency regularization) 方法上的,bCR方法对应的论文是Improved Consistency Regularization for GANs,发表在2021的AAAI上。 (a)bCR; (b) StyleGAN-ada bCR方法的基本思想是对同一张...
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...
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...
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...
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/stylegan2 ...
今天给大家安利一个宝藏仓库miemieGAN和ncnn 基于YOLOX的代码进行二次开发,该仓库集合了stylegan2-ada和stylegan3两个算法pytorch实现二合一,其中的…阅读全文 赞同38 2 条评论 分享收藏 惊艳!AI生成动态虚拟人脸!英伟达StyleGAN团队新作 计算机视觉life 中科院博士,《视觉惯性SLAM》作者。聚焦机器...
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/stylegan2 ...
Lucid Sonic Dreams 包默认使用 StyleGAN2-ADA 架构,不过 GAN 架构也可以自定义。...此外,Lucid Sonic Dreams 使用 Justin Pinkney 创建库中的 StyleGAN2 预训练模型(地址:https://github.com/justinpinkney/awesome-pretrained-stylegan2...将输入馈送至 StyleGAN2 模型(输入为有 512 个数字的向量),...