StyleGAN2

由 T Karras 著作 · 2019 · 被引用 6157 次 — Abstract:The style-based GAN architecture (StyleGAN) yields state-of-the-art results in data-driven unconditional generative image modeling.

2021年9月8日 — 是一个包含102个花卉类别的图像分类数据集。这些花是在英国常见的花。每个类别由40至258幅图像组成。这些图像有很大的比例，姿势和光线的变化。此外，还有 ...

2020年6月17日 — This new project called StyleGAN2, presented at CVPR 2020, uses transfer learning to generate a seemingly infinite numbers of portraits in an ...

Simplest working implementation of Stylegan2, state of the art generative adversarial network, in Pytorch. Enabling everyone to experience disentanglement ...

Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN. Tero Karras, Samuli Laine, Miika Aittala, Janne Hellsten, Jaakko Lehtinen, Timo Aila.

2024年3月17日 — 受到MSG-GAN 的啟發，StyleGAN2 的作者設計了一種新的架構，以利用多尺度的圖像生成，而無需明確要求模型這樣做。他們通過在低分辨率特徵圖和最終生成的圖 ...

StyleGAN2 (2019) ; ArXiv: https://arxiv.org/abs/1912.04958 ; Video: https://youtu.be/c-NJtV9Jvp0 ; TensorFlow implementation: https://github.com/NVlabs/stylegan2 ...

2020年2月29日 — Phase artifacts 指的是生成的影像在一些高頻的特徵點，例如牙齒齒縫，無論如何調整latent 的數值，幾乎會在同一個位置，或是只出現在幾個特定位置的情形 ...

StyleGAN 是由NVIDIA 研究人員於2018 年12 月推出的新型生成對抗網絡。 本次活動將由交大AI 教授，魏澤人老師教我們用於圖像轉換的GAN 技術。

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