本研究提出了一种基于 StyleGAN 的图像嵌入算法，通过引入新的标准化空间来分析重建潜码的多样性和质量，使用基于分析结果的正则化方法来提高嵌入算法的性能，实现了重建质量与编辑质量的更好平衡。

Dec, 2020

我们提出了一种高效的图像嵌入算法，通过将图像嵌入 StyleGAN 的潜在空间，实现了可以应用于现有照片的语义图像编辑操作，从而得出了关于探究 StyleGAN 潜在空间结构的有价值洞见，并提出一系列实验来测试嵌入哪些图像类别、如何嵌入、哪些潜在空间适合嵌入以及嵌入是否具有语义意义。

Apr, 2019

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

通过在中间的潜空间使用具有空间维度的调制替换 AdaIN，我们提出了 StyleMapGAN，它使得通过编码器的嵌入比现有基于优化方法更加准确，同时保持 GAN 的属性。实验结果表明，我们的方法在各种图像操作任务中显著优于最先进的模型。

Apr, 2021

本文介绍了 GANs 和 StyleGAN，讨论了其在图像合成和潜在空间方面的应用和研究趋势，强调了其生成图像编码的潜力和限制，以及视觉先验的构建和使用，同时指出了任务和目标特定的研究方向。

Feb, 2022

本文提出了一个名为 InterFaceGAN 的新框架，用于解释 GAN 学习到的语义面部编辑，并深入研究不同语义如何编码在 GAN 的潜在空间中。我们发现，精心训练的生成模型的潜在编码实际上学习了一个分离的表示，在线性变换后解旋，通过子空间投影来解开某些绑定属性，实现更精确的面部特征控制，并产生可控的面部属性表示的结果表明 GAN 具有生成高保真图像的能力。

Jul, 2019

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

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

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

通过训练一个生成器来分别对局部语义部分进行建模，控制不同区域的纹理并且实现更加细粒度的合成和编辑，SemanticStyleGAN 作为具有内置解缠结的通用先验模型，可以促进基于 GAN 的应用程序的发展并实现更多的下游任务。

Dec, 2021