然而，Projected GAN 的优势只是部分地延伸到了这项研究的单模态数据集上的 StyleGAN。为了解决上述种种问题，英伟达的研究者近日提出了一种新的架构变化，并根据最新的 StyleGAN3 设计了渐进式生长的策略。研究者将改进后的模型称为 StyleGAN-XL，该研究目前已经入选了 SIGGRAPH 2022。论文地址：https://arxiv.org/...
在DDPM 和后续扩散模型相继超过 BigGAN 之后,这两年的图像生成以及 text-to-image 都是 Diffusion 的天下。StyleGAN-T 的横空出世给这条竞争激烈的赛道再一次增添了不确定性。 在下图中,竖轴越低代表质量越高,…
StyleGAN 是为可控性而设计的;因此,先前的工作怀疑其限制性设计不适合不同的数据集。相比之下,我们发现主要的限制因素是当前的训练策略。遵循最近引入的投影 GAN 范式,我们利用强大的神经网络先验和渐进式增长策略在 ImageNet 上成功训练了最新的 StyleGAN3 生成器。我们的最终模型 StyleGAN-XL,在大规模图像合成方面树...
Approach: "StyleMC: Multi-Channel Based Fast Text-Guided Image Generation and Manipulation" Reimplemented and modified by Axel Sauer for "StyleGAN-XL: Scaling StyleGAN to Large Diverse Datasets" """ import os import re import click import legacy from typing import List, Optional import PIL.Image...
python gen_video.py --output=lerp.mp4 --trunc=0.7 --seeds=0-31 --grid=4x2 \ --network=https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-projects/stylegan_xl/models/pokemon256.pkl For class-conditional models, you can pass the class index via --class, a index-to-label dictionary for Imag...
StyleGAN in particular sets new standards for generative modeling regarding image quality and controllability. However, StyleGAN's performance severely degrades on large unstructured datasets such as ImageNet. StyleGAN was designed for controllability; hence, prior works suspect its restrictive design to ...
StyleGAN-XL 首次在 ImageNet 上实现了 1024^2 分辨率图像合成。 近年来,计算机图形学领域的研究者一直致力于生成高分辨率的仿真图像,并经历了一波以数据为中心的真实可控内容创作浪潮。其中英伟达的 StyleGAN 在图像质量和可控性方面为生成模型树立了新的标杆。
StyleGAN-XL 首次在 ImageNet 上实现了 1024^2 分辨率图像合成。 近年来,计算机图形学领域的研究者一直致力于生成高分辨率的仿真图像,并经历了一波以数据为中心的真实可控内容创作浪潮。其中英伟达的 StyleGAN 在图像质量和可控性方面为生成模型树立了新的标杆。
StyleGAN-XL 首次在 ImageNet 上实现了 1024^2 分辨率图像合成。 近年来,计算机图形学领域的研究者一直致力于生成高分辨率的仿真图像,并经历了一波以数据为中心的真实可控内容创作浪潮。其中英伟达的 StyleGAN 在图像质量和可控性方面为生成模型树立了新的标杆。
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