Dec, 2019

分析并提高 StyleGAN 的图像质量

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TL;DR使用改进的模型结构和训练方法，对 StyleGAN 生成器的规范化、进化成长和正则化进行了重新设计，并引入了路径长度正则化器，以改善图像质量和生成器的可逆属性。通过可视化生成器对其输出分辨率的使用情况，识别容量问题并进行大规模模型的训练，使得该模型在无条件图像建模领域中的分布质量和感知图像质量均达到了最高水平。
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发现论文，激发创造
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    Feb, 2022

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    Oct, 2017

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    Dec, 2022

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    Jun, 2019

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    Jul, 2023

  • MobileStyleGAN: 一种用于高保真图像合成的轻量级卷积神经网络

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    Apr, 2021

  • StyleGAN-XL：将 StyleGAN 扩展到大规模多样化数据集

    使用强大的神经网络先验和渐进增长策略，成功地在 ImageNet 上训练了最新的 StyleGAN3 生成器，创造了新的 StyleGAN-XL 模型，并在大规模图像合成方面取得最新的技术突破。

    Feb, 2022

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    本文提出了一种基于风格迁移文献的替代生成对抗网络的生成器体系结构，能够自动学习高级属性和生成图像中的随机变化，改善传统的分布质量量度标准，提高内插质量和交互性能，同时也更好地分离出潜在的多变因素。

    Dec, 2018