Sep, 2020
利用高斯化的潜空间改善 StyleGAN 中的反演和生成多样性
Improving Inversion and Generation Diversity in StyleGAN using a Gaussianized Latent Space
Jonas Wulff, Antonio Torralba
TL;DR本文研究了生成式对抗网络中的潜在向量空间中数据分布模型,提出了一个简单的高斯先验模型,用于规范图像向潜在空间的映射,这样生成的图像更加平滑和稳定,同时维持多样性和减少生成图像中的伪像。