stylegan论文中文翻译stylegan论文中文翻译

第一章 StyleGAN原理介绍 ................................ ................................ ................................ ................. 3 1.1 StyleGAN StyleGAN的前身 —— ProGAN ProGAN ................................ ................................ ............................. 3 1.2 StyleGAN 1.2 StyleGAN 架构解读 ................................ ................................ ................................ .................. 4 第二章 StyleGAN代码解读 ................................ ................................ ................................ ................. 9 2.1 StyleGAN 2.1 StyleGAN 代码架构总览 ................................ ................................ ................................ ......... 9 2.2 网络架构代码解读 ................................ ................................ ................................ ................. 10 2.3 损失函数代码解读 ................................ ................................ ................................ ................. 27 2.4 训练过程代码解读 ................................ ................................ ................................ ................. 30 第三章 StyleGAN模型修改与拓展 ................................ ................................ ................................ . 33 3.1 如何修改 StyleGAN 架构 ................................ ................................ ................................ ..... 33 3.2 如何拓展 StyleGAN 组件 ................................ ................................ ................................ ..... 33 3.3 如何指定 仅拓展组件的参数更新而固Generator Generator Generator Generator 参数 ................................ ........ 34 3.4 拓展组件无法 梯度反向传播的解决方................................ ................................ ....... 34 3.5 StyleGAN 3.5 StyleGAN 衍生论文介绍 ................................

Abstract The style-based GAN architecture (StyleGAN) yields state-of-the-art results in data-driven unconditional generative image modeling. We expose and analyze several of its characteristic artifacts, and propose changes in both model architecture and training methods to address them. In particular, we redesign generator normalization, revisit progressive growing, and regularize the generator to encourage good conditioning in the mapping from latent vectors to images. In addition to improving image quality, this path length regularizer yields the additional benefit that the generator becomes significantly easier to invert. This makes it possible to reliably detect if an image is generated by a particular network. We furthermore visualize how well the generator utilizes its output resolution, and identify a capacity problem, motivating us to train larger models for additional quality improvements. Overall, our improved model rede- fines the state of the art in unconditional image modeling, both in terms of existing distribution quality metrics as well as perceived image quality.

StyleGAN —官方TensorFlow实施的编码器 的StyleGAN2 这是我的StyleGAN编码器； 有很多类似的东西，但这是我的。 感谢@Puzer作为原始人，其中包括叉子；感谢@SimJeg作为构成此处所用ResNet模型基础的初始代码；感谢@Pender他的叉子！ 从左到右：原始图像，在生成的StyleGAN面Kong上经过训练的ResNet的预测图像以及最终的编码图像。 我添加了什么： ResNet编码器-使用train_resnet.py自己训练或！ 将模型放在data / finetuned_resnet.h5中 可以直接替换以使用带有train_effnet.

StyleGAN - 官方TensorFlow实现

T2F 使用StyleGan从简单的文字描述中生成人脸

此存储库包含代码和我对StyleGAN和CLIP进行实验的一些结果。 我们称它为StyleCLIP。 给定文字描述，我的目标是编辑给定的图像或生成一个图像。 文本指导的图像编辑（使用CLIP和StyleGAN）此存储库包含代码和我对StyleGAN和CLIP进行实验的一些结果。 我们称它为StyleCLIP。 给定文字描述，我的目标是编辑给定的图像或生成一个图像。 下图说明了它的工作方式：在本示例中，我拍摄了Ariana Grande的图像，使用e4e对其进行了反转，然后编辑了图像，以使Ariana使用文本“ A tanned woman”看起来更加黝黑。 使图像接近原点

StyleGAN Tensorflow 2.0 使用TensorFlow 2.0的非官方实现StyleGAN。 原始论文： : 该实现不包括用于增长GAN的功能，但很快将包括多比例渐变功能。 有关更多详细信息，请参见本文： : 图像样本 在景观方面受过训练： 混合样式： 网络演示 一个用于在线生成自己的景观的网络演示： 跑步前 请确保您已创建以下文件夹： /楷模/ /结果/ /数据/ 此外，请确保包含图像的文件夹位于/ data /中，并在stylegan.py顶部进行了更改。

MobileStyleGAN A Lightweight Convolutional Neural Network for High-Fidelity Image Synthesis

很棒的预训练风格 预先训练的模型的集合，模型在不同分辨率的不同数据集上进行了训练。 有关StyleGAN 1的预训练模型，请参阅 如果您拥有已知的或想共享的可公开访问的模型，请参阅部分。提示：提交模型的最简单方法是填写此。 目录 楷模 汽车（config-e） ， 数据集：LSUN汽车 分辨率：512x512配置：e 作者： StyleGAN2实现： ： 许可证：Nvidia源代码许可证-NC 汽车（config-f） ， 数据集：LSUN汽车 分辨率：512x512配置：f 作者： StyleGAN2实现： ： 许可证：Nvidia源代码许可证-NC 猫 ， 数据集：LSUN Cat 分辨率：256x256配置：f 作者： StyleGAN2实现： ： 许可证：Nvidia源代码许可证-NC 教会 ， 数据集：LSUN教堂 分辨率：256x256配置：f 作者： StyleGA