Dec, 2020

改进版 StyleGAN 嵌入：好的潜空间在哪里？

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • Image2StyleGAN：如何将图像嵌入到 StyleGAN 的潜空间中？

    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

  • 训练的潜在空间导航：在基于样式的模型生成的图像中预防缺乏逼真感

    本文介绍了一种简单的无监督方法，用于提供训练良好的局部潜在子空间，使得通过潜在编码的导航能够保持生成图像的真实感。实验证明，在局部潜在子空间内生成的图像能够在潜在编码反复调整的情况下保持真实感，并且这种方法对各种类型的基于风格的模型中的潜在编码优化都具有应用潜力。

    Oct, 2023

  • 用于加速 StyleGAN 嵌入的协作学习

    该论文提出了一种基于协作学习的框架，包括一个高效的嵌入网络和一个基于优化器的迭代器，以有效地获得高质量的潜在代码，从而实现高效的图像编辑应用。

    Jul, 2020

  • 利用高斯化的潜空间改善 StyleGAN 中的反演和生成多样性

    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。

    Sep, 2020

  • GAN 中潜在空间维度的利用，用于实时图像编辑

    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

  • 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

  • 利用 StyleGAN 先验潜空间平衡 GAN 反演的重建和编辑质量，用于真实图像编辑

    本研究通过将 StyleGANs 的超球形先验 Z 和 Z + 集成到 GAn 反演方法中，实现了不牺牲图像质量的语义编辑，并用实验证明 Z + 能取代最常用的 W、W + 和 S 空间，同时保持重建质量，减少图像畸变。

    May, 2023

  • 图像编辑的紧凑且语义潜空间的解缠和可控

    我们提出了一种自编码器方法，通过重新组织 StyleGAN 的潜空间，使我们希望编辑的每个属性对应于新潜空间的一个轴，同时确保潜空间轴之间的相关性降到最低，以促进属性解缠，通过实验证明了我们的方法在编辑能力上超越了竞争方法，同时在保持图像身份一致性方面与原始图像具有高度的准确性，我们的自编码器结构简单明了，易于实现。

    Dec, 2023

  • 稳健的 GAN 倒置

    通过在本身潜在空间中调节生成器网络来恢复缺失的图像细节，我们的方法在重建质量和计算效率方面优于传统方法，具有更低的失真和 4 倍少的参数数量。

    Aug, 2023

  • StyleGAN 架构、方法与应用的最新技术

    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