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。
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...
[TOC] 3.1 AdaIN 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...
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...
为实现葡萄早期病害的快速准确识别,针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题,以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象,提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的病斑检测方法.通过自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络和拉普拉斯滤波器的方差扩充葡萄...
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 ...
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 ...
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 ...