看到StyleGAN2上的一些特征比较依赖坐标，存在一些“粘附”现象，然后在StyleGAN3中通过一些改进，#StyleGAN3#我们的特征在平移和旋转中都能够很好的一起跟随，甚至在“海滩”数据集中，看起来就像是跟随着镜头在运动，而不是StyleGAN2中的那种“淡入”的视觉效果。同样的，在阅读本节之前，还是先建议先阅读前面的介绍，...
与 StyleGAN2 相比，StyleGAN3 获得了类似的 FID，但内部表征存在显著差异，并在亚像素尺度上实现了真正的图像平移和旋转不变性，从而大幅度提升生成图像的质量。研究者在论文中表示，StyleGAN3 为更适用于视频和动画的生成模型铺平了道路。我们从以下两个 Demo 可以看出 StyleGAN3 和 StyleGAN2 的效果差异，StyleGAN3...
第一行中的StyleGAN3-T只为平移等变性而设计，正如预期的那样，它在旋转不变性上完全失败了。第二行展示的是StyleGAN3-T的一种变体，它使用p4对称G-CNN实现旋转等变。在360度的人脸旋转中，在90度的倍数处是精确的，但在中间角度处会发生扭曲。而StyleGAN3-R展示了高保真的旋转等变性（尽管视觉上还不算完美）。
python gen_images.py --outdir=out --trunc=1 --seeds=2 --network=./models/stylegan3-r-ffhq-1024x1024.pkl 终于,生成了一个人,但是总感觉奇形怪状~效果好像还不如以前。 继续悟道,继续修改命令: python gen_images.py --outdir=out --trunc=0.5 --seeds=1-100 --network=./models/stylegan3-r...
StyleGAN生成式对抗网络是一种最先进的高分辨率图像合成方法,从最初的GAN到StyleGAN2变体,其图像合成能力一直在突破人类的想象,而这次升级版StyleGAN3的对生成细节的把控更是令人惊叹! AI科技评论发现,这项研究出自英伟达最新论文《Alias-Free Generative Adversarial Networks》,论文中表明,它从根本上解决了StyleGAN2 图像...
(b)StyleGAN3的改进，我们将StyleGAN2学习到的4x4x512的常数更改为傅里叶特征，卷积核也修改为1x1，其中有一个关键的提高性能的地方，自定义了CUDA核，里面是上采样、Leaky ReLU、下采样、裁剪，导致10倍的训练速度和可观的内存节省。另外我们也将StyleGAN2的噪声输入去掉了(c)灵活层，N = 14, s_N = 1024。...
1.利用stylegan2生成的网红人脸（现实中不存在的假脸）2.性别转换 3.人脸融合并作表情编辑 以上...
我们先来回顾下StyleGAN2的架构，它的生成器是由两部分组成。首先，映射网络将初始的正态分布隐藏编码变换为为中间隐藏编码，然后是合成网络G从一个学习到的4×4×512常数开始，并应用一个N层的序列，由卷积、非线性、上采样和逐像素噪声组成，来产生一个输出图像。#StyleGAN3# 中间隐藏编码控制生成器网络中卷积核...
We release a 1024x1024StyleGAN3 model trained on the Wikiart datasetwhich achieves and FID of 8.1 Sign up for Lambda GPU Cloud The StyleGAN neural network architecture has long been considered the cutting edge in terms of artificial image generation, in particular for generating photo-realistic ima...
先把源码克隆到本地,https://github.com/NVlabs/stylegan3 进入项目文件夹,激活虚拟环境 condaenvcreate -f environment.yml conda activate stylegan3 访问https://pytorch.org/get-started/locally/,根据自己的环境选择 在虚拟环境执行 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pyto...