AIGC实战——StyleGAN详解与实现

0. 前言

ProGAN 擅长通过逐步扩展网络来生成高分辨率图像，但是网络架构相当原始。这种简单的体系结构类似于早期的生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)，例如 DCGAN，从随机噪声中生成图像，但无法很好地控制要生成的图像。
为了进行更好地控制生成器的输出，我们已经学习了如何使用 AdaIN 层来进行风格迁移，将来自两个不同图像的内容和风格特征进行混合。StyleGAN 采纳了这种风格混合的概念，并为生成对抗网络提供了基于风格的生成器体系结构。下图显示了 StyleGAN 可以混合来自两个不同图像的风格特征以生成一个新的图像：

接下来，我们将深入研究