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Explained: A Style-Based Generator Architecture for GANs （StyleGAN）
文章目录 BackgroundHow StyleGAN worksMapping NetworkStyle Modules （AdaIN）Removing traditional inputStochastic VariationStyle MixingTruncation trick in WFine-tuningFeature disentanglement （特征解缠） Conclusion 生成图像最大的调整是对输出的控制。 one of t论文阅读笔记StyleCLIP: Text-Driven Manipulation of StyleGAN Imagery
combine CLIP with StyleGAN 一.introduction and related work 1、CLIP主要完成的任务是：给定一幅图像，在32768个随机抽取的文本片段中，找到能匹配的那个文本。为了完成这个任务，CLIP这个模型需要学习识别图像中各种视觉概念，并将视觉概念将图片关联，也因此，CLIP可以用于几乎任意视觉人论文阅读笔记stylegan:A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
1、StyleGAN，提出了一个新的 generator architecture，号称能够控制所生成图像的高层级属性(high-level attributes)，如 发型、雀斑等；并且生成的图像在一些评价标准上得分更好；同时随论文开源了一个高质量数据集：FFHQ， 包含 7W 张 高清人脸照。 2、开门见山，直说论文所提出的 style-basCVPR2021 基于GAN的模糊图像复CVPR2021 基于GAN的模糊图像复原
获取有趣、好玩的前沿干货！ 文章 新智元 CVPR2021 编辑：LRS 【新智元导读】马赛克的图像还能被修复？只要给深度学习模型足够的想象能力就能做到！CVPR2021上一篇论文能够相当逼真地修复低清晰度的人像照片，但网友却表示，这也许不叫修复，叫重新想象更靠谱吧！ 深度学习无所不能，一张打StyleGan
虽然很多人写过关于StyleGan的帖子，为了加深自己的理解，决定再啰嗦一遍。 StyleGan生成器 这部分用来介绍StyleGan生成器网络结构图。示意图如下 （1）传统的Gan生成器，由latent code 作为输入，生成图片。而StyleGan却是由一个常量通过生成网络生成图片的。而在StyleGan中latent code 经过GAN（Generative Adversarial Network，GAN）模型之：pix2pix、pix2pixHD、Vid2Vid、CycleGAN、StyleGAN模型
GAN（Generative Adversarial Network，GAN）模型之：pix2pix、pix2pixHD、Vid2Vid、CycleGAN、StyleGAN模型 目录 GAN（Generative Adversarial Network，GAN）模型之：pix2pix、pix2pixHD、Vid2Vid、CycleGAN、StyleGAN模型 <