Объяснение статьи: StyleGAN3 — генеративно-состязательные сети без псевдонимов Бумагу StyleGAN3 довольно сложно понять. В этой статье я изо всех сил старался реорганизовать его и объяснить шаг за шагом. Надеюсь, вы поняли это лучше после прочтения этого. Если вы хотите узнать разницу…

Представлено с краткими резюме Недавно я начал сотрудничать с командой MarkTechPost , калифорнийской новостной платформы искусственного интеллекта. Моя роль заключается в том, чтобы каждый месяц выбирать две статьи, которые я считаю фундаментальными, и писать краткое, простое для понимания резюме. Я решил разместить эти сводки (честно говоря, сводку этих сводок) и здесь, на Medium, и, так как немного опоздал, я…

Или: моя бесстрашная, но в конечном счете тщетная попытка сделать GAN портреты моих друзей TLDR; Соответствующий код, блокноты и вводное видео Интерфейс StyleGAN2 Network Blending UI — Блокнот Интерфейс StyleGAN3 Network Blending UI — Блокнот Введение видео Мотивация StyleGAN хорошо известен тем, что создает людей, которых не существует. Но хотя фальшивые лица — это круто, меня больше интересует создание изображений реальных людей. Я начал этот проект,..

Объяснение статьи: диагональное внимание и GAN на основе стиля для распутывания стиля контента при создании и переводе изображений Введение При создании изображений важной задачей было распутывание стиля контента.

В этом посте описываются GAN basic, StyleGAN и StyleGAN2, предложенные в «Анализе и улучшении качества изображения StyleGAN». План сообщения выглядит следующим образом. 1. GAN Basic 2. показатели оценки GAN - 2.1. Начальное расстояние Фреше - 2.2. Перцепционная длина пути 3. StyleGAN - 3.1. Прогрессивный рост - 3.2. АдаИН - 3.3. Сетевая архитектура StyleGAN - 3.4. Смешивание регуляризации 4. Анализ StyleGAN 5.StyleGAN2 - 5.1. резюме и ключевые..

В этой статье рассматриваются изменения, внесенные в StyleGAN2, такие как демодуляция веса, регуляризация длины пути и удаление прогрессивного роста! Первая версия архитектуры StyleGAN дала невероятно впечатляющие результаты на наборе данных изображений лиц, известном как Flicker-Faces-HQ (FFHQ) . Наиболее впечатляющей характеристикой этих результатов по сравнению с ранними итерациями GAN , такими как Условные GAN или DCGAN , является высокое разрешение (1024²) сгенерированных..