深度学习-StyleGAN试玩

最新推荐文章于 2024-04-08 22:11:22 发布
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#GAN #StyleGAN #深度学习 #生成对抗网络 #机器学习

本文介绍StyleGAN，一种由英伟达发布的高级生成对抗网络（GAN），用于生成高质量、高分辨率的动漫头像。文章分享了使用老外训练好的模型进行动漫头像随机生成、风格转换、插值及细节调整的体验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度学习-StyleGAN试玩

StyleGAN

GAN的一种，是英伟达最新发布的，貌似效果很不错，比以前的那种都要好，还可以生成高分辨率的。原理什么的可以看github，主要是用了不同的卷积大小对不同细节的学习，我还没深入研究，先下来玩了下，觉得很有意思，分享下。

随机生成动漫头像

这个是老外训练好的模型
链接：https://pan.baidu.com/s/1ii3gVuR_3anIaXuZSv-LiA
提取码：xp3s
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦，下来玩了下，其实效果挺不错了，颜色鲜艳，分辨率大。
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以前的GAN
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头像风格转换

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头像插值

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细节插值

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好了，今天就到这里了，希望对学习理解有帮助，大神看见勿喷，仅为自己的学习理解，能力有限，请多包涵。

PyTorch生成式人工智能（12）——StyleGAN详解与实现
盼小辉丶的博客
06-23 1013
StyleGAN (Style-Generative Adversarial Networks) 是生成对抗网络 (GAN) 的变体，是一种无监督学习模型，用于生成逼真且高分辨率的图像。与传统 GAN 不同，StyleGAN 引入了两个关键概念：样式迁移和逐渐增强。样式迁移允许生成网络控制图像的风格和外观，从而生成具有不同特征的图像。逐渐增强则是指生成网络逐层地生成图像，先生成粗略的细节，然后逐渐添加更多细节和结构，从而获得更加逼真的图像。
Python-使用Keras实现的StyleGAN
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三种方法可以使用StyleGAN预先训的生成器
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（4）值得专门说明的一点是，有三种方法可以使用StyleGAN预先训的生成器： （4.1）使用Gs.run()，输入和输出均为numpy数组，这是一种最为简便的使用方法: # 选择特征向量 rnd = np.random.RandomState(5) latents = rnd.randn(1, Gs.input_shape[1]) # 生成图像 fmt = dict(func=tflib.convert_images_to_uint8, nchw_to_nhwc=True) images = G
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Style-base 生成器 前言 本文是我阅读stype-based论文的一些感悟以及一些对这个模型的简单介绍，其中包含了自己对论文的理解，有不对的地方希望多多指正。 结构篇 与传统方法对比 这个模型中不包含latent code的输入层。其改进之处主要分成了四个部分： 加入了mapping network 一...
GAN 学习笔记
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GAN的应用 数据生成 风格迁移 超分辨率重建 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，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示； 增加了 图片拖拽 功能，你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区...
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译文仅供参考！ 迟到的推荐~两个用StyleGAN做应用的论文： 1.StyleGAN-Embedder：   这篇paper主要关于如何用StyleGAN做图像编码，是目前对我帮助非常深的一篇论文。     Arxiv地址：https://arxiv.org/pdf/1904.03189.pdf   译文地址：http://www.gwylab.com/pdf/stylegan-embedder...
tone-lab:试玩Web Audio和Angular
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play-java-spring-jinq:试玩！ 使用Spring和Jinq数据查询的Framework应用
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字符界面版俄罗斯方块 - C语言原创试玩体验
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stylegan2论文解读 论文就略过啦，参考别人博客了解一下 https://blog.youkuaiyun.com/g11d111/article/details/109187245 stylegan2原论文代码复现 本来是准备复现的第一篇论文 一、环境准备 使用的pycharm 1.下载代码：论文官方源代码 2.创建好虚拟环境 conda create -n stylegan2 python=3.7 3.并切换到虚拟环境下：conda activate stylegan2 PS：其他常用的还有（查看已经有的虚拟环
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在计算机视觉领域，生成对抗网络（GANs）是一种强大的工具，可以用于生成逼真的图像。其中，StyleGAN是一种特别流行的GAN架构，它能够生成高分辨率、逼真的图像，甚至包括虚拟人物。在本文中，我们将介绍一个小哥复现StyleGAN的细节，并提供相应的源代码。您可以尝试调整潜在向量的维度、使用不同的预训练模型，或者通过微调模型来生成特定类型的图像。在本文中，我们介绍了一个小哥复现StyleGAN的细节，并提供了一个简化的Python代码示例。在上面的示例中，我们首先加载了预训练的StyleGAN模型。
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或 ninja: build stopped: subcommand failed. 或 Setting up PyTorch plugin "bias_act_plugin"时出错。注：如果实在解决不了，重新下载并解压最新版本的GitHub代码，保证环境里的包版本与environment文件里的完全一致。另外，CUDA版本也要注意，不行就转战docker。解决办法：根据报错信息里的网址下载tf_efficientnet_lite0-0aa007d2.pth，放到对应的文件夹下即可。
【深度学习】图像风格混合——StyleGAN原理解析
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04-08 9130
上一篇，我们讲了PGGAN的模型原理，本章我们就来讲解一下StyleGAN，这个模型能够自由控制图像的风格，细节变化等等，生成用户想要的图像，甚至从某种程度上说，其可以实现AI换脸。PS：这篇文章其实我做了很多功课，本来不想写的。因为对于我这种水平的人来说，论文太难理解，不仅翻译过来语句不顺（本人英语不好，只能看机翻的版本），里面的原理部分也感觉相当抽象。本来想在网上搜一些文章来看一下，结果很多文章都是跟机器翻译直接复制过来的一样，完全不作解释，晦涩难懂。
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