ECCVMar, 2020

StyleGAN2 蒸馏用于前馈图像操作

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TL;DR本文介绍了一种使用图像对图像网络训练的方式来将 StyleGAN2 的特定图像处理提炼成图像对图像的处理方式，展示了通过这种方式实现的几种人脸图像处理效果，并显示出生成质量可与 Backpropagation 方法和现有的最先进方法相媲美。
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发现论文，激发创造
  • 在精简 StyleGAN 时要注意差距

    这篇论文提出了一种基于输出一致性和潜在空间的语义关系的潜在方向的蒸馏方法，以解决 StyleGAN 的蒸馏问题，该方法在蒸馏 StyleGAN2 和 StyleGAN3 方面的效果显著优于现有的 GAN 蒸馏方法。

    Aug, 2022

  • 只用预训练的 StyleGAN 进行图像操作的多功能 StyleGAN

    本篇论文通过探究 StyleGAN 的空间特性，提出使用预训练的 StyleGAN 加一些操作就可以进行图像处理和编辑任务，并且在各项任务上表现可以与现有最先进技术媲美的方法。

    Nov, 2021

  • 自我提炼 StyleGAN: 以网络照片为基础的生成

    本文提出了一种基于 StyleGAN 的自我蒸馏方法，通过生成图像的自我筛选和感知聚类来解决从互联网采集的未加工图像数据集中存在的离群值和多模态分布等挑战，实现高质量图像的生成。

    Feb, 2022

  • 为 StyleGAN 图像操作设计编码器

    本文研究 StyleGAN 的潜在空间，提出了两个设计编码器的原则，以平衡畸变 - 可操作性和畸变 - 知觉的权衡，从而为真实图片的编辑提供了更好的方法。

    Feb, 2021

  • 风格干预：如何通过基于风格的生成器实现空间脱耦？

    本研究探索了利用预训练的基于样式生成器的 “样式空间” 控制本地翻译的可能性。提出了一种名为 “Style Intervention” 的轻量级优化算法，用于在高分辨率图像上进行面部属性编辑，证明了其在视觉和定量结果上的有效性，表现优于现有的基准。

    Nov, 2020

  • 面部图像和视频的解缩聚变换器

    本研究提出通过 StyleGAN 生成器的潜在空间编辑面部属性，通过训练专门的潜在空间转换网络并在损失函数中添加显式的分离和身份保存项来控制和保护身份，并介绍了一个将面部编辑推广到视频的流程。在真实图像和视频方面表现出出色的性能。

    Jun, 2021

  • MOST-GAN: 用于解耦脸部图像操作的 3D 可塑造风格 GAN

    MOST-GAN 使用 3D 形态模型耦合现代化 2D 变形网络实现面部图像生成、控制和逼真操作。

    Nov, 2021

  • HyperStyle: 采用 HyperNetworks 实现的 StyleGAN 反演技术用于真实图像编辑

    本文提出了 HyperStyle 方法，它利用 hypernetwork 对 StyleGAN 网络进行加权调整，从而可以将一幅图像忠实地表达为 latent space 中可调整的部分，使得该方法可以用于实现像素到像素的图像编辑工作，并且在编辑出不同于训练过的图像时，也能取得较好的效果。

    Nov, 2021

  • Fine-Tuning StyleGAN2 用于卡通人脸生成

    本文提出了一种基于 StyleGAN2 预训练模型的图像翻译方法，可在不平衡数据上进行无监督学习，通过简单的微调技术即可学习有限数据，并且可以生成符合源图像结构的逼真目标图像。

    Jun, 2021

  • 图像增强和动画的样式生成器反演

    本文探究了用生成式对抗网络 GANs 的最新进展，发现最近提出的 style-generators 可以被用作通用图像先验，其具有线性特性和可逆性，且在图像增强任务方面优于其他 GANs 和 Deep Image Prior。

    Jun, 2019