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

本文提出了一种新型的 GAN 反演架构，称为特征 - 风格编码器，其风格编码器对于操纵获得的潜在代码至关重要，而特征编码器对于优化图像重建至关重要，该模型能够比现有方法更准确地反演实际图像，获得更好的感知质量和更低的重建误差。并且，我们还演示了该编码器在视频反演和编辑方面特别适用。通过对多个基于风格的生成器进行广泛的实验，我们的方法显著优于竞争方法，达到了基于风格的 GAN 反演的最新成果。

Feb, 2022

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

本文介绍了一种基于 Transformer 的图像逆转和编辑模型，用于预先训练过的 StyleGAN，通过 CNN 编码器在多个尺度上提供图像特征作为键和值，并将样式代码视为查询，以在生成器中反转输入。无论是在逆转还是编辑任务中，该方法在 StyleGAN 上都取得了更好的性能表现。

Mar, 2022

本研究提供了一种基于编码器和超网络的方法以实现高重构质量、可编辑性和快速推理的 GAN 反演，并在两个具有挑战性的数据集上进行了广泛的实验以证明其优越性。

Dec, 2021

本文提出了一种基于 GAN 的图像去噪、增强方法，引入了 3 个阶段渐进式潜空间扩展和保守优化器，使该方法对于多种不同水平的退化具有鲁棒性，效果比其他基于 StyleGAN 和扩散方法的方法更好。

Feb, 2023

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

利用样式生成对抗网络（StyleGAN）的潜在空间，将真实图像反转并通过语义丰富的特征表示进行多项编辑，进一步扩展到将被擦除的图像反转到 GAN 的潜在空间中进行逼真修复和编辑的更为困难的任务，通过将反转的潜在编码与随机样本的 StyleGAN 映射特征组合，通过训练编码器和混合网络，利用生成的数据来鼓励混合网络同时利用两个输入，并利用高速特征来防止修复部分与未被擦除部分的颜色不一致，并通过与先进的反转和修复方法进行实验和对比，定量指标和视觉比较显示出显著的改进。

Jul, 2023

通过使用预训练的 StyleGAN2 生成器构建先验分布，将学习的贝叶斯重建与生成模型相结合，实现了对图像修复和超分辨率重建问题的解决，与现有 GAN 图像重建方法相比表现更好。

Oct, 2021

对给定图像进行 GAN 反演，将其转化为相应的潜在代码，尤其是针对具有解耦潜在空间的 StyleGAN，从而实现基于属性的图像操作。

Jul, 2023