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...
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。
Style Mixing 是说,在训练时,从W空间里sample出两个不同的latent code w_1,w_2 ,在生成图像过程中,将它们随机加入到不同feature map的AdaIN层里。这种方式使得相邻尺度的style相关性下降,更有利于优化W空间的disentanglement性能。 论文中的fig 3表现了style mixing的发现:对于latent code w 而言,如果它在低分...
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...
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...
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。
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 ...
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(leaky ReLU)总是在添加偏置后立即应用。 (c)对原始架构做了几处改动,包括在开始时删除了一些冗余操作,将b和B...
而对于更小的MetFAces，则只需要通过ADA扩容的方式，使用预训练的FFHQ进行优化调整即可。定性地看，训练结果在机位、光源和反射高光等方面都有出色的表现，图中的细节也有所增强。△FaceLit生成的头像（左侧四列）唇齿部位的细节进行了明显重构 定量结果同样表明，FaceLit在FID、KID等指标上均优于包括标准EG3D在内的...