我感觉有利有弊,利在于这种全新的生成器框架能够给人启发,从信号的角度思考神经网络的设计,并且该模型惊艳的效果也很可能催生许多有意思的应用;弊端在于整个模型的设计太过复杂和手工,有种回到深度学习时代之前的错觉,难以follow。我认为StyleGAN3提出了一种解决生成网络没有很好Equivariance问题的方法,但这绝不是唯一的...
StyleGAN3论文解读 本文探索并尝试解决生成模型(GAN)的一个普遍问题:生成的过程并不是一个自然的层次化生成,粗糙特征(GAN的浅层网络的输出特征)主要控制了精细特征(GAN的深层网络的输出特征)的存在与否,没有严格控制他们出现的精确位置。作者们指出,目前的生成网络是整体训练的,深层网络特征的空间...
二、图像编辑-基于StyleGAN 11、StyleCLIP: Text-Driven Manipulation of StyleGAN Imagery 受StyleGAN 启发,最近许多工作都集中在了解如何使用 StyleGAN 的潜在空间来操纵图像生成。但为了挖掘语义上有意义的潜在表示,通常涉及到一些人工,甚至是打标签的图像数据。 这项工作探索利用最近引入的对比语言图像预训练 (CLIP) 模...
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...
this repository, we propose an approach, termed as InterFaceGAN++, for semantic face editing based on the work from Shen et al. Specifically, we leverage the ideas from the previous work, by applying the method for new face attributes, and also for StyleGAN3. We qualitatively explain that ...
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