Joselynzhao

在图像空间监督下，经过微调的模型很好地重构了原始视图中的输入，但容易对输入图像进行过拟合，导致新视图合成图像产生伪影，导致被测对象的三维几何不准确。与现有的图像空间损失Limg相比，在图10和表2中显示了所提出的隐几何正则化(Limp)、显式几何正则化(Lexp)和掩码正则化(全模型)的影响。为了去除伪影并获得更精确的几何形状，我们通过一个掩模来增强几何和图像的正则化，这是基于输入图像上的抠图信息。通常情况下，生成的图像与真实图像之间会有差距，因为在NeRF-GANs中，真实图像大多是域外样本。

命令python scripts/train.py \--dataset_type=ffhq_encode \--exp_dir=./logs/mytraining \--workers=8 \--batch_size=8 \--test_batch_size=8 \--test_workers=8 \--val_interval=2500 \--save_interval=5000 \--encoder_type=BackboneEncoderUsingLastLayerIntoW

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导言文章提出了StarGAN v2，这是一种可以同时解决生成图像多样性和多域扩展性的单一框架。相比于了baselines，它取得了明显的提升。文章对StarGAN 取得的视觉质量、多样性以及可扩展性都进行了验证。paper: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9157662code: https://github.com/clovaai/stargan-v2cite:@inproceedings{DBL.

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