带注释的StarGAN v2 我对StarGAN v2的推动，用于个人学习 原作： 论文： : GitHub： : 原始文件 StarGAN v2-官方文档 StarGAN v2：多个域的多样化图像合成*，* *，*，在CVPR 2020中。（*表示相等的贡献） 论文： : 视频： ： 摘要：良好的图像到图像转换模型应学习不同视觉域之间的映射，同时满足以下属性：1）生成图像的多样性和2）在多个域上的可伸缩性。 现有方法解决了其中一个问题，即对于所有域而言，其多样性有限或具有多个模型。 我们提出了StarGAN v2，这是一个可以同时解决这两个问题的框架，并且在基线之上显示出明显改善的结果。 在CelebA-HQ和新的动物面Kong数据集（AFHQ）上进行的实验验证了我们在视觉质量，多样性和可伸缩性方面的优越性。 为了更好地评估图像到图像的翻译模型，我们发布了AFH

深度学习StarGAN实验数据集.zip

stargan在Fer2013数据集下的日志，通过tensorboard打开，里面包含训练Fer2013的生成器与判别器中的各类损失

人脸的图像生成，AI换脸

StarGAN: 面向跨域图像变换的统一对抗生成网络，可实现面部表情/性别迁移

StarGAN-官方PyTorch实施 *****新增功能：可从获得StarGAN v2 ***** 该存储库提供了以下论文的官方PyTorch实现： StarGAN：用于多域图像到图像翻译的统一生成对抗网络1,2， 1,2， 2,3，2，2,4， 1,2- 1韩国大学， 2 Clova AI研究，NAVER Corp. 3香港科技大学新泽西学院4 摘要：最近的研究表明，在两个领域的图像到图像翻译中取得了巨大的成功。 但是，由于应为每对图像域分别构建不同的模型，因此现有方法在处理两个以上域时具有有限的可伸缩性和鲁棒性。 为了解决此限制，我们提出了StarGAN，这是一种新颖且可扩展的方法，可以仅使用一个模型就可以对多个域执行图像到图像的转换。 StarGAN的这种统一模型架构允许在单个网络中同时训练具有不同域的多个数据集。 与现有模型相比，StarGAN的翻译图像质量更高，并且具有

适用于stargan的celeba数据集，因为原始数据集在dropbox上，好不容易才从上面下下来的，没梯子不好下载，这里搬到了百度云，分享给大家~

适用于stargan的celeba数据集，因为原始数据集在dropbox上，这里借助本站资源搬运到了百度云。并根据2020年2月时github上的stargan作者源码对压缩包内的目录结构进行修改，支持解压后直接训练网络。这个版本优于目前本站其他版本，分享给大家~

StarGAN v2-官方PyTorch实施 StarGAN v2：多个域的多样化图像合成*，* *，*，在CVPR 2020中。（*表示相等的贡献） 论文： : 视频： ： 摘要：良好的图像到图像转换模型应学习不同视觉域之间的映射，同时满足以下属性：1）生成图像的多样性和2）在多个域上的可伸缩性。 现有方法解决了其中一个问题，即对于所有域而言，其多样性有限或具有多个模型。 我们提出了StarGAN v2，这是一个可以同时解决这两个问题的框架，并且在基线之上显示出明显改善的结果。 在CelebA-HQ和新的动物面Kong数据集（AFHQ）上进行的实验验证了我们在视觉质量，多样性和可伸缩性方面的优越性。 为了更好地评估图像到图像的翻译模型，我们发布了AFHQ，具有较大域间和域内差异的高质量动物脸。 代码，预训练模型和数据集可在clovaai / stargan-v2中找到。 宣