【StyleGAN论文精读CVPR_2019】A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

已于 2023-12-13 15:48:51 修改
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分类专栏： 人脸相关前沿研究从入门到实战 扩散模型CV与NLP从入门到项目实战 文章标签： 计算机视觉 人工智能 StyleGAN GAN 生成对抗网络
于 2023-08-05 13:23:45 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45934285/article/details/132077440
版权
本文介绍了StyleGAN论文，这是一种新型的生成对抗网络架构，受到风格转移文献启发，能自动学习并分离高级属性（如姿态、身份）与随机变化（如雀斑、头发）。StyleGAN通过风格混合、加噪声实现图像的随机性，同时提出了感知路径长度和线性可分性来量化解纠缠度。此外，文章还介绍了一个新的人脸数据集FFHQ，以及StyleGAN如何改进传统生成器的图像质量。

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【StyleGAN论文精读CVPR_2019】A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

一、前言

【Paper】 > PyTorch版【Code】 > 官方TensorFlow版【Code】 > 【supplement精读】
本篇博客是StyleGAN原始论文的中文版精读，帮助全面深入理解StyleGAN。
Pipeline:

  1. 首先StyleGAN灵感来自style transfer literature。
  2. 改进是基于Progressive GAN(A) + Tuning (incl. bilinear up/down)(B) + Add mapping and styles(C) + Remove traditional input(D) + Add noise inputs(E) &#
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【StyleGAN补充材料】 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
zik的博客
08-05 492
【Paper】> PyTorch版【Code】> 官方TensorFlow版【Code】补充材料见StyleGAN正文精读在【StyleGAN论文精读CVPR_2019】A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks。
【StyleGAN2论文精读CVPR_2020】Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN
zik的博客
08-06 1259
【Paper】> 官方TensorFlow版【Code】> Pytorch版【Code】【Project】本篇博客是StyleGAN2论文的中文精读，望于大家全面理解StyleGAN2生成器有一定的帮助。首先，由于AdaIN操作会产生水滴状伪影，解决方案是重新设计normalization归一化步骤。详细见图2。
Python-StyleGAN的简单直观的Tensorflow实现CVPR2019Oral
08-11
StyleGAN的简单直观的Tensorflow实现（CVPR 2019 Oral）
(styleGAN)A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
HHzdh的博客
12-09 1115
论文：https://arxiv.org/abs/1812.04948 首先回顾GAN在做的事： 一般来说实验上做的图片大小都是28、128、256等小尺寸的图片，现在我们要做是让 GANs 能生成高质量的大图像（1024*1024）。 这是一件有挑战性的事情因为在一个彩色的 1024*1024 大小的图片空间中， 总共存在的图片样本点为个（图片深度为 3，像素值为 0-255），而现在我们要让 GANs 学会在这样一个庞大的图片空间中找出真实图片的分布区域，并...
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
Joselynzhao
01-04 934
文章目录Abstract1. Introduction2. Style-based generator2.1 Quality of generated images3. Properties of the style-based generator3.1. Style mixing3.2. Stochastic variation Abstract We propose an alternative generator architecture for generative adversarial n..
CVPR2021-Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation风格编码:用于图像到图像转换
ssshyeong的博客
04-18 1707
一个通用的图像到图像的转换框架pixel2style2pixel (pSp)。我们的pSp框架是基于一种新的编码器网络，它直接生成一系列的风格向量，这些向量被送入一个预先训练的StyleGAN生成器，形成扩展的W+潜在空间。利用我们的编码器直接解决图像到图像的翻译任务，将其定义为从某个输入域到潜在域的编码问题。通过偏离以前StyleGAN编码器使用的标准“先反转，后编辑”方法，我们的方法可以处理各种任务，即使输入图像没有在StyleGAN域中表示。
CVPR2022-SemanticStyleGAN
mokeyser的博客
03-23 5707
这是一篇来自CVPR2022关于GAN的新作： 文章效果经验，引入了语义图进行解耦，很有新意。
【论文笔记】DOA-GAN: Dual-Order Attentive Generative Adversarial Network for Image Copy-move Forgery Detec
weixin_45366180的博客
12-06 1406
本文提出了一个具有双阶注意力模型的生成对抗网络来检测和定位复制移动伪造。 在生成器中，一阶的注意力模型用于捕捉 copy-move 对象的位置信息；二阶的注意力模型用于探索更多的 patch 一起共同出现的具有判别性的特征信息。这两个注意力图都是从亲和矩阵中提取的，并用于融合位置感知和共现特征，用于网络的最终检测和定位分支。 判别器网络的设计是为了进一步保证更准确的定位结果。 据我们所知，我们是第一个从亲和矩阵出发，提出了一个具有一阶注意力机制的网络体系结构。
【CVPR2019】Object-driven Text-to-Image Synthesis via Adversarial Training论文阅读
qq_26136211的博客
04-22 563
【CVPR2019】Object-driven Text-to-Image Synthesis via Adversarial Training论文阅读 本人的话：思路可以借鉴，效果不太好 提出了可以捕捉word/object-level information的Obj-GAN（ Object-driven Attentive Generative Adversarial Networks）： 将文本描述和预生成的semantic layout作为image generator的输入。在每一层，gener
（2022|CVPR，无语言模型，StyleGAN2，CLIP，图文特征对齐）LAFITE：迈向文本到图像生成的无语言训练
最新发布
qq_44681809的博客
10-15 874
本文提出了 LAFITE，这是一种基于预训练 CLIP 模型 的生成对抗方法，利用预训练 CLIP 模型的多模态语义空间对齐属性，通过从图像特征生成文本特征，从而无需用于获取图像-文本对的图像标题。
[CVPR2021]Encoding in Style a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation
weixin_39323037的博客
07-31 1497
注:拉到最后有视频版哦~ 论文地址：https://github.com/eladrich/pixel2style2pixel 这次给大家介绍一篇CVPR2021的论文，主要讲的是基于StyleGAN的encoder网络，能做inversion，图像翻译等任务 我会从这7个方面开始我的讲解 背景 首先是背景，GAN在图片生成领域取得了很好的效果，尤其是现在最经典的StyleGAN，同时StyleGAN又有解耦合的latent space，有很多方法已经能通过操纵latent space来做
2018最佳GAN论文回顾（下）
阿里云云栖号
01-16 1560
继上一篇《2018最佳GAN论文回顾（上）》，我又继续介绍了一个对于GAN的基于样式的生成器体系结构的新论文，提出了一个新的模型来应对这种挑战。 一种用于生成式对抗网络的基于生成器体系结构的方式（A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks） 这是NVIDIA的一篇新论文，一个对于GAN（...
CVPR 2020 | Editing in Style: Uncovering the Local Semantics of GANs 阅读笔记（部分翻译）
ybacm的博客
06-02 1072
Editing in Style: Uncovering the Local Semantics of GANs 作者：Edo Collins, Sabine Süsstrunk{School of Computer and Communication Sciences, EPFL, Switzerland}, Raja Bala, Bob Price{Interactive and Analytics Lab, Palo Alto Research Center, Palo Alto, CA} 会议：CV
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks（基于样式的对抗生成网络生成器体系结构）
分享日常的学习，开展的项目，编写的软件，解决的问题等~
12-04 5361
本博客是2019 CVPR 论文 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 的翻译，由于作者水平有限，翻译过程中难免有不妥当之处，还请不吝指教，我一定及时改正。 摘要 我们借鉴样式转移文献，为生成性对抗网络提出了一种替代的生成器体系结构。 新的架构可自动学习，无监督地分离高级属性（例如，当在...
（2019, StyleGAN）用于 GAN 的基于样式的生成器架构
qq_44681809的博客
05-17 1087
本文基于风格迁移提出了一个新的生成器，如图 1 所示。该生成器可以在保留高级属性（例如，在人脸上训练时的姿势和身份）的同时，使生成图像产生随机变化（例如，雀斑、头发）。
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks（论文翻译）
qq_30146937的博客
01-19 4258
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准...
生成网络论文阅读styleGAN1（二）：A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
qq_43210957的博客
09-21 820
styleGAN1的详细论文笔记
IEEE CVPR 2019论文精选：计算机视觉与模式识别研究前沿
4. A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks.pdf 这篇论文提出了一个生成对抗网络（GAN）的生成器架构，其中特别强调风格（Style）。生成对抗网络是一种深度学习框架，由生成器和...
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