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

人脸的图像生成，AI换脸

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