styleGAN

常见大模型框架

生成对抗网络（GAN）类似框架StyleGAN（及其变体StyleGAN2和StyleGAN3）：开发者：NVIDIA特点：能够生成极高质量的图像，广泛应用于人脸生成、艺术创作等领域。

AI小夜·2024-09-06 14:43

相片修复框架-GFPGAN

生成式脸部先验模块(StyleGAN2)：用于生成高分辨率、逼真的人脸图像。GFPGAN的工作原理是首先使用退化移除模块来恢复出高质量的人脸图像。然后，使用生成式脸

qyhua·2024-02-01 10:58

PLAN方法：解决 GAN 生成医学图像 Latent 空间中的隐私保护方法

PLAN方法：解决GAN生成医学图像Latent空间中的隐私保护方法PLAN原理StyleGAN生成视网膜图k-SALSA生成视网膜图PLAN方法生成视网膜图总结PLAN原理论文：https://arxiv.org

Debroon·2024-01-23 11:02

centos系统安装指定版本的gcc

最近在使用stylegan3时需要用到ninja，而ninja需要使用c++编译。接下来，将讲述如何在centos系统中安装指定版本的gcc。

chen_znn·2024-01-23 10:41

图像检测系列之（12）异常检测（13）拼接伪造（14）deepfake | ICCV2021生成对抗GAN汇总梳理...

机器学习与AI生成创作·2024-01-23 06:26

python虚拟人脸生成_一个用StyleGAN训练出的黄种人人脸生成器

黄种人人脸生成器更新：基于StyleGAN2制作的新版生成器消除了生成图片中水滴斑点和扭曲/损坏现象的出现，质量大幅提升。点此查看新版。

玛勒隔壁的老王·2024-01-03 09:44

深度生成模型之数据生成GAN -＞（个人学习记录笔记）

数据增强3.数据仿真4.视频生成、预测、编辑5.语音生成6.文本生成图像生成模型结构1.基本卷积GAN2.多尺度与残差GAN模型3.条件生成GAN4.半监督条件GAN模型5.属性向量的学习6.分层属性模型StyleGAN

slience_me·2024-01-02 17:58

论文索引记录1

StyleGAN-NADA:CLIP-GuidedDomainAdaptationofImageGeneratorsTraininggeneratorswithlimiteddataTransferlearningInthetransfer-learningscenario

Miao kristoff·2024-01-01 12:39

模型实战（18）之C++ - tensorRT部署GAN模型实现人脸超分辨重建

模型实战（18）之C++-tensorRT部署GAN模型实现人脸超分辨重建一个实现人脸超分辨率重建的demo支持StyleGAN:GPENorGFPGAN通过C++-tensorrt快速部署，推理速度每帧在

明月醉窗台·2023-12-26 16:14

说说 style gan 中的感知路径长度（Perceptual Path Length）

我在之前的博库中介绍了stylegan的基本原理，原文中有提出感知路径长度（PerceptualPathLength）的概念。这是一种评价生成器质量的方式。

木水_·2023-12-24 09:21

比 style gan 更好的 style gan2

上一篇博客介绍了stylegan原理，但是stylegan的结果会有水珠伪影，作者实验后发现是Adain导致的，AdaIN对每一个featuremap的通道进行归一化，这样可能破坏掉feature之间的信息

木水_·2023-12-21 14:53

使用Pytorch从零开始构建StyleGAN2

这篇博文是关于StyleGAN2的，来自论文AnalyzingandImprovingtheImageQualityofStyleGAN，我们将使用PyTorch对其进行干净、简单且可读的实现，并尝试尽可能地还原原始论文

Garry1248·2023-12-17 07:49

使用Pytorch从零开始构建StyleGAN

本文介绍的是当今最好的GAN之一，来自论文《AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks》的StyleGAN，我们将使用

Garry1248·2023-12-15 16:56

10 分钟解释 StyleGAN

StyleGAN是一种真正推动GAN最先进技术向前发展的GAN类型。当Karras等人的论文介绍StyleGAN时，“一种基于样式的生成对抗网络生成器架构”。

无水先生·2023-12-04 03:02

生成式深度学习(第二版)-译文-第十章-高级生成对抗网络 (I)

理解ProGAN如何改进以构建StyleGAN—一种高性能图像合成GAN。探索StyleGAN如何调整以构建StyleGAN2—一种基于原始StyleGAN改进的经典模型。

Garry1248·2023-11-28 15:57

第四十六周周报

学习目标：修改ViTGAN代码学习内容：1、傅里叶特征2、位置编码学习时间：7.22-7.28学习产出：一、傅里叶特征根据StyleGAN3，将ViTGAN第一个TransformerBlock的输入从仿射变换

童、一·2023-11-26 14:59

学习记录——StyleGAN2+SA-UNet

SA-UNetforRetinalVesselimprovmentusingStyleGAN2 作者提出了一种改进视网膜图像分割的方法，通过创建图像及其相应的分割地图来实现。作者的解决方案包括使用DRIVE数据集1对StylGAN2进行训练，并使用目前在分割DRIVE图像方面取得最先进结果的SA-UNet模型对新合成的图像进行分割。作者使用新生成的图像及其分割结果来重新训练SA-UNet，以获得

Chaoy6565·2023-11-21 10:05

StyleGAN：彻底改变生成对抗网络的艺术

其中，StyleGAN（即风格生成对抗网络）因其创建高度逼真且视觉上令人惊叹的图像的能力而获得了巨大的关注和赞誉。

无水先生·2023-11-16 09:57

阅读论文StyleGAN2-ada

在图像分类任务中,使用旋转、噪声等数据增强方法训练图像分类器,可以提高分类器对这些保留语义的扭曲的不变性,这是图像分类器极为期望的一种质量。引用Bora等人的工作,指出只要增强过程可以表示为概率分布上的可逆变换,那么训练过程中网络可以消除这种增强,找到正确的分布。进一步解释可逆变换的关键在于允许仅通过观察增强后的集合就可以推断原始集合的相等性或不等性。这并不需要每个图像的增强都是可逆的。举例解释,

子燕若水·2023-11-06 03:19

3D、扩散模型、GAN、StyleGAN、MAE.等【换脸方法汇总】

【换脸方法汇总】扩散模型、GAN、StyleGAN等综述[【FaceSwapping综述】QuickOverviewofFaceSwapDeepFakes](https://blog.csdn.net/

旋转的油纸伞·2023-11-03 10:28

StyleGAN作者：提升扩散模型生成质量和效率的窍门！业界大佬纷纷点赞

来自英伟达StyleGAN的原班作者们站了出来，尝试给出了一些设计扩散模型的窍门和准则，结果模型的质量和效率都有所改进，比如将现有ImageNet-64模型的FID分数从2.07

Amusi（CVer）·2023-11-03 10:53

#今日论文推荐#DeepMind谷歌研究员力荐：扩散模型效率&生成质量提升窍门，来自StyleGAN原作者

wwwsxn·2023-10-16 12:04

StyleGAN学习笔记

生成对抗网络中一种基于样式的生成器结构原文：https://arxiv.org/abs/1812.04948代码（官方tf版）：https://github.com/NVlabs/stylegan代码（

小花024·2023-09-25 15:37

对抗生成网络总结

Teeyohuang’sblog文章目录GAN(NeurIPS,2014)CGANDCGANStackGANPix2Pix(CVPR,2017)CycleGAN(ICCV,2017)SRGAN(CVPR,2017)StyleGAN

__momo__·2023-09-23 11:19

（2023|ICML，StyleGAN-T & CLIP & ViT）释放 GAN 的力量，实现快速大规模文本到图像合成

StyleGAN-T:UnlockingthePowerofGANsforFastLarge-ScaleText-to-ImageSynthesis公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群

EDPJ·2023-09-18 22:14

玩转StyleGan2：手把手教你安装并运行项目！

时间过得是真快，离上次分享《用AI生成一堆漂亮且独一无二的女朋友！》已经快过去半个多月了。光分享效果，而不分享如何实现，这不是我的风格。所以从今天开始，我会带大家一起玩转这个强大的高清人脸生成项目（不懂开源项目的可以理解为软件）。目前规划了几个主题1.安装并运行2.虚拟人脸编辑，操控虚拟人物表情3.真实人脸编辑，操控任何人的表情。4.云端运行。今天就来介绍第一部分，详细演示如何安装这个并运行这个项

托尼是塔克·2023-09-08 18:20

【开箱即用】基于dlib的人脸关键点、对齐(face alignment)、裁剪

参考代码：stylegan-encoder/align_images.pyatmaster·Puzer/stylegan-encoder(github.com)理解：https://blog.csdn.net

曾小蛙·2023-09-05 05:14

StyleHEAT: One-Shot High-Resolution Editable Talking Face Generation via Pre-trained StyleGAN 译文

链接https://feiiyin.github.io/StyleHEAT/arxiv：https://arxiv.org/abs/2203.04036摘要图1。我们的统一框架支持高分辨率的通话人脸生成，通过驾驶视频或音频解除纠缠控制，以及灵活的人脸编辑。我们的方法首次将一次性会说话的人脸生成的分辨率提高到1024×1024。第一行显示了一个视频驱动的交叉身份再现的合成视频。第二行显示了一个由音频

胖胖腐乳·2023-08-27 02:17

StyleAvatar: Real-time Photo-realistic Portrait Avatar from a Single Video 译文

在本文中，我们提出了StyleAvatar，一种使用基于StyleGAN的网络的实时照片真实感人像头像重建方法，它可以生成具有忠实表情控制

胖胖腐乳·2023-08-27 02:46

基于深度学习的图像风格迁移发展总结

重点关注随着GAN、CUT、StyleGAN、CLIP、DiffusionModel这些网络出现以来，图像风格迁移在其上的发展。

carfied-feifei·2023-08-22 06:57

TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: beta1

使用pythontrain.py训练StyleGAN时出现如上错误提示。

EDPJ·2023-08-20 20:22

Stable Diffusion Webui源码剖析

（2）GFPGAN：它是腾讯开源的人脸修复算法，利用预先训练号的面部GAN（如styleGAN2）中封装的丰富多样的先验因素进行盲脸（blindface）修复，旨在开发用于现实世界人脸修复的实用算法。

benben044·2023-08-12 08:29

【深度学习】StyleGANv2 2019 论文，Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN

StyleGAN论文：《AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks》论文：https://arxiv.org/abs

XD742971636·2023-08-08 19:59

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

【StyleGAN论文精读CVPR_2019】AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks一、前言Abstract1

旋转的油纸伞·2023-08-06 21:32

【StyleGAN补充材料】 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

SupplementalMaterial:AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks一、前言1.Hyperparametersandtrainingdetails2.Trainingconvergence3.Otherdatasets一、前言【Paper】>PyTorch版【Code】>官方TensorFlow

旋转的油纸伞·2023-08-06 21:32

【StyleGAN2论文精读CVPR_2020】Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN

【StyleGAN2论文精读CVPR_2020】AnalyzingandImprovingtheImageQualityofStyleGAN一、前言Abstract1.Introduction2.Removingnormalizationartifacts2.1

旋转的油纸伞·2023-08-06 21:31

开源Stylegan人脸生成预训练模型

最近在研究Stylegan对抗式图像生成网络，使用了网络的一些预训练模型生成相应的图像，感觉非常有趣。下面开源一些我找到了预训练模型和代码，供大家一起玩。

小馨馨的小翟·2023-08-02 09:59

Stable Diffusion - 真人照片的高清修复 (StableSR + GFPGAN) 最佳实践

spike.blog.csdn.net/article/details/132032216GFPGAN(GenerativeFacialPriorGAN)算法，用于实现真实世界的盲脸恢复的算法，利用预训练的面部GAN（如StyleGAN2

SpikeKing·2023-08-01 14:28

DragGAN：用崭新的方式进行图像处理

该项目的论文被SIGGRAPH2023收录，论文以StyleGAN2架构为基础，实现了“Drag”关键点就能轻松P图的效果。

猛码Memmat·2023-07-29 08:15

ResolvePackageNotFound: - cudatoolkit=11.1 yaml

问题我用yaml文件下载环境，命令行：condaenvcreate-fenvironment.ymlenvironment.yml：name:stylegan3channels:-pytorch-nvidiadependencies

换个名字就很好·2023-07-26 07:44

[StyleGAN] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

1、主要贡献解耦出了生成网络中style的影响因素，并可以利用这一点实现不同生成图像的风格融合注意：该网络还是从噪声生成随机图像，只是可以把已经生成的随机图像的latentcode相融合，得到介于两者之间的新类型图像；而不是根据手头的图像来实现风格融合2、网络结构不更改discriminator或者lossfunction，只修改generator1）网络输入用constant2）[high-le

emergency_rose·2023-07-26 00:44

stylegan2 训练终极解决（包括训练环境搭建）

背景：需要搭建stylegan2训练环境，训练自己的MAT模型，python环境依赖真实烦人，用docker镜像是方案。谚词：懂原理，可灵活搭建。

君臣Andy·2023-07-19 22:54

（2019, StyleGAN）用于 GAN 的基于样式的生成器架构

AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks公众号：EDPJ目录0.摘要1.简介2.基于风格的生成器2.1生成图像的质量2.2现有技术3.基于样式的生成器的属性3.1风格混合3.2随机变化3.3将全局效应与随机性分开4.解耦研究4.1感知路径长度4.2线性可分性5.结论参考S.总结S.1核心思想S.2分析S.3其

EDPJ·2023-07-17 02:20

RTX 3090 与 Tesla P40与 Tesla M40 深度学习训练速度比较

训练StyleGan类对抗生成模型，占用显存15G。核心100%满载。没有使用混合精度加速技巧。

ONE_SIX_MIX·2023-06-18 06:48

NVIDIA的StyleGAN、StyleGAN2、StyleGAN3系列论文解读，梳理基于风格的生成器架构

好了，这里试图将StyleGAN3篇论文都解读在一起，方便大家更快熟悉这个让人惊艳的大模型，水

寅恪光潜·2023-06-14 07:08

StyleGAN及StyleGANv2论文解读

文章目录StyleGAN贡献解决问题算法原理实验结果StyleGANv2解决问题算法原理结论StyleGAN论文：《AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks

‘Atlas’·2023-06-14 04:42

干货！SpareNet：基于样式和对抗性渲染的点云补全

受到StyleGAN的启发

AITIME论道·2023-06-12 02:50

styleSwin的各种bug

ImportError:Nomodulenamed'fused'stylegan2的历史遗留问题，为什么python项目里会混入c++呢？

宝宝很聪明·2023-06-10 18:19

【论文简介】DragGAN:Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold （6月即将开源）

在生成图像流形上的基于交互式点控制论文以StyleGAN2架构为基础，实现了点点鼠标、拽一拽关键点就能P图的效果（虽然效果惊人，目前只能在特定数据集进行编辑）官方项目地址：https://vcai.mpi-inf.mpg.de

曾小蛙·2023-06-10 06:08

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