基于StyleGAN2的新版人脸生成器 Read English Introduction：   这儿是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器，既包含基于旧版重制的，，，和生成器，也新增了两款更具美学意义的和生成器，并附赠有通配的人脸属性编辑器。做了这么多款生成器已经足够用，我将不再尝试做人脸生成器相关的新内容，而是去探索更实用、更能满足用户需求的生成技术，以更好地服务人民（譬如可以了解一下）。   生成器的作用是可提供我们各种样式的人脸素材，供我们在多种场景下应用并有助于节省寻找真人（人脸）的成本，值得注意的是，每张人脸都是不存在于这个世界上的AI虚拟人物，他们独特且永不重复。 新版的提升与价值何在？   基于StyleGAN2制作的版本消除了图片中水滴斑点和扭曲/损坏现象的出现，使生成的成功率接近100%（可参见下方随机生成的数据集），能被应用于大批量生成任务之中；另外图片的质

StyleGAN2的PyTorch实现（非官方） 该存储库包含以下论文的PyTorch实现： 分析和改善StyleGAN （StyleGAN2）的图像质量作者：Tero Karras，Samuli Laine，Miika Aittala，Janne Hellsten，Jaakko Lehtinen，Timo Aila 论文： : 视频： : 动机 据我所知，styleGAN2的pytorch 1.0实现仍然没有NvLabs发布（Tensorflow），因此，我想在pytorch1.0.1上实现它，以扩展其在pytorch社区中的使用。 注意 @日期：2019.12.16 @info：设置位于opts / opts.py中。 您可以更改为自己的数据集，并选择64、128、256等分辨率。 @日期：2019.12.27 @info：需要帮助！ 经过约2周的实验，该版本仍难以收

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NVlabs stylegan2-ada-pytorch pre-trained model afhqcat.pkl

aws-sagemaker-stylegan2-ada 在Amazon SageMaker上部署StyleGAN。 作为该项目的云架构师，我将在Amazon SageMaker上部署刚研究过的机器学习算法。在这个项目中，我与湾区的创意黑客和计算机图形学研究人员I. Yosun Chang合作，截止日期为ACM SIGGRAPH争取到研究出版物。 部分1. Amazon SageMaker是一项Amazon Web Services（AWS）服务，它允许在AWS Cloud上部署可扩展的机器学习模型。 SageMaker是一项可以单独称为平台的服务，您可以在SageMaker Studio上编写机器学习代码，启动和使用SageMaker实例进行培训，并使用SageMaker Endpoints进行部署。 SageMaker提供了预构建的机器学习算法。 AWS的软件工程师致力于优化这些功能

stylegan2模型，可生成网红脸图片，制作属于自己的专属女神脸

UNet Stylegan2 使用UNet Discriminator实现Stylegan2。该存储库的工作方式与大致相同。只需将所有stylegan2_pytorch命令替换为stylegan2_pytorch unet_stylegan2 。 更新：结果非常好。将需要研究将其与其他一些技术结合起来，然后我将编写完整的使用说明。 安装 $ pip install unet-stylegan2 用法 $ unet_stylegan2 --data ./path/to/data 引文 @misc { karras2019analyzing , title = { Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN } , author = { Tero Karras and Samuli Laine and Miika

Stylegan2-Ada-Google-Colab-Starter-Notebook 一款用于培训Stylegan2-ada的colab笔记本，不容小rill。 将学习转移到您自己的数据集上从未如此简单:)

用于Pytorch的简单StyleGan2基于https://arxiv.org/abs/1912.04958的Stylegan2的简单工作Pytorch实现。以下是一些不存在的花朵。 这些手也不会安装。您将不会使用基于https://arxiv.org/abs/1912.04958的Stylegan2的简单工作Pytorch实现。 这些手和这些城市都不会安装。您将需要一台装有GPU和CUDA的计算机。 然后pip这样安装软件包：$ pip install stylegan2_pytorch如果您使用的是Windows计算机，则可以使用以下命令。 $ conda安装pytorch torchvision -c python $ pip install stylegan2_pyto

StyleGAN2培训的实践方面 整个项目（包括所有勘探）消耗了132 MWh的电力，其中0.68 MWh用于培训最终的FFHQ模型。 总共，我们使用了大约51年的单GPU年。 — Karras等 免责声明：我和该回购都与NVidia没有任何关联。 我尽我最大的努力进行了DYOR，但是，我可能会完全错误地表达以下内容。 TL; DR 注意：这项工作的继续记录在该文章的后续文章。 我已经从零开始训练了1024像素分辨率的女性肖像数据集的StyleGAN2。 通过调整参数并使用放大的图像扩大数据集，可以进一步提高样品质量，从而使网络可以了解更多细节并获得与原始工作结果相当的FID指标。 策展样本Ψ= 0.70 目录 3.1。 3.2。 4.1。 5.1。 5.2。 背景 与原始的StyleGAN （“ SG1”）相比，Karas等人的StyleGAN2 （“ SG2”）有了很大