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EstiloGAN2

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EstiloGAN2

Este artículo explora los cambios realizados en StyleGAN2, como la demodulación de peso, la regularización de la longitud de la ruta y la eliminación del crecimiento progresivo.

Connor acortar

17 de diciembre de 2019·8 min de lectura

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Imágenes faciales generadas a partir de StyleGAN2

Los resultados de la FID se informaron en la primera edición de StyleGAN, “Una arquitectura generadora basada en el estilo para redes generativas de adversarios”, escrita por Tero Karras, Samuli Laine y Timo Aila. Tenga en cuenta las puntuaciones FID a la derecha en el conjunto de datos FFHQ para comparar con los resultados de StyleGAN2 a continuación.
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Los resultados de la FID se informaron en la segunda edición de StyleGAN, «Análisis y mejora de la calidad de imagen de StyleGAN», escrito por Tero Karras, Samuli Laine, Miika Aittala, Janne Hellsten, Jaakko Lehtinen y Timo Aila. Tenga en cuenta las puntuaciones FID en el extremo izquierdo para compararlas con StyleGAN1.

Cómo saber si una imagen fue creada por StyleGAN

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Demodulación de peso

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Imagen tomada de “Síntesis de imágenes semánticas con normalización adaptativa espacialmente” por Taesung Park, Ming-Yu Liu, Ting-Chun Wang y Jun-Yan Zhu. Un ejemplo que muestra el poder de las capas de normalización para aplicaciones de síntesis de imágenes.
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Imagen de arriba tomada de «Transferencia arbitraria de estilo en tiempo real con normalización de instancia adaptable», escrita por Xun Huang y Serge Belongie
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Imagen de arriba tomada de «Transferencia arbitraria de estilo en tiempo real con normalización de instancia adaptable», escrita por Xun Huang y Serge Belongie
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Eliminar el crecimiento progresivo

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Técnica para evitar el crecimiento progresivo a partir de «Gradientes de múltiples escalas para redes generativas de adversarios» por Animesh Karnewar y Oliver Wang
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Arquitectura StyleGAN2 sin crecimiento progresivo

Regularización de la longitud de la ruta

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Detección de deepfake mediante proyección

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