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使用StyleGAN创建新脚本
要查看每个区块中的前20个字符及其颜色，已在个人网站上列出： http://robertmunro.com/research/unicode/show.html StyleGAN StyleGAN是在TensorFlow http://stylegan.xyz/paper StyleGAN最着名的用于创建实际不存在的人的“逼真”外观照片： styleGAN生成的假面孔示例，来自https://github.com/NVlabs /stylegan 人们一直在使用它来生成其他假图像，受到其中一些的启发，包括Miles Brundage使用StyleGAN创建新的太空堡垒卡拉狄加图像： 实验 通过7,000张图像的分层样本，根据其 Unicode块进行颜色编码，在P2 AWS实例上运行了styleGAN一周。 在StyleGAN的训练中，该分辨率在30到78个刻度之间加倍，这也有所帮助。
2.2K40发布于 2019-06-21 - 来自专栏机器学习与生成对抗网络
经典GAN不得不读：StyleGAN
摘要 StyleGAN受风格迁移style transfer启发而设计了一种新的生成器网络结构。 与风格迁移不同，StyleGAN是从向量w而不是风格图像计算而来。 最后，通过对生成器引入噪声输入，提供了一种生成随机（多样性）细节的方法。 StyleGAN的特点 4.1 风格混合 为了进一步明确风格控制，StyleGAN采用混合正则化手段，即在训练过程中使用两个随机潜码而不仅仅是一个。 StyleGAN的作者们提供了两种量化解缠结的方法。 5.1 感知路径长度 潜在空间向量的插值可能会在图像中产生令人意想不到的非线性变化。 表3表明，该全路径（细分距离段）长度实际上对带有噪声输入的StyleGAN来说更短，这表明W比Z更线性可分一些。
2.1K20发布于 2021-03-09 - 来自专栏深度学习教程
基于StyleGan2的图像生成基本操作
exe 换国内源教程：https://blog.csdn.net/OuDiShenmiss/article/details/106380852 Conda一键安装CUDA CUDNN套件（装旧版本以便运行StyleGAN pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 安装Anaconda.png 配置Cuda，CUDNN转 【6、拉取stylegan2 仓库】 5、测试性能 测试代码来自：PyTorch- 笔记本Nvidia MX250 显卡模型推理性能测试 测试性能.png 6、拉取stylegan2仓库 克隆仓库.png 安装requirements /pyspng-0.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl 7、StyleGANv2运行小问题解决 首先需要修改custum_ops文件中的路径： stylegan2配置-1. /developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe stylegan2
3.5K41编辑于 2022-05-01 - 来自专栏ATYUN订阅号
用StyleGAN生成“权力的游戏”人物（下）
传送门：用StyleGAN生成“权力的游戏”人物（上） 本文目录 StyleGAN 映射网络 自适应实例规范化(AdaIN) 学习常数输入 混合风格 随机噪声 塑造你最喜欢的《权力的游戏》角色 StyleGAN 因此，我将只关注一个特定模型的关键方面—StyleGAN。 “那么StyleGAN究竟是如何在每一层将潜在向量注入生成器的呢?”您可能会问。 “自适应实例规范化”，我将非常客气地回答。 AdaIN（归一化自适应实例；来吧，我真的需要扩展它吗)是一种技术，最初用于样式转换，但后来发展成为StyleGAN。 StyleGAN通过自适应实例范数将潜在向量“注入”到每一层中，解决了许多问题，从而纠正了这一错误。
1.8K30发布于 2019-05-23 - 来自专栏ATYUN订阅号
用StyleGAN生成“权力的游戏”人物（上）
多亏了来自英伟达研究的尖端深度学习算法StyleGAN，你(是的，你!)也可以探索出一个充满魅力的世界，一个生机勃勃、充满敌意的维斯特洛。 StyleGAN还可以生成这样令人毛骨悚然的微笑动画: 从单个图像生成的微笑动画 但是别着急。 因为这篇文章是关于StyleGAN的(以及弄清楚Jon和Daenerys的孩子会是什么样子)，所以我只提供了GAN框架的一个表面概述。 好了，今天我先写到这里，在下一篇里我们继续聊聊StyleGAN以及如何塑造你最喜欢的权游角色。
1.6K70发布于 2019-05-22 - 来自专栏机器学习炼丹术
生成专题4 | StyleGAN2的其他改进
作者：陈亦新（欢迎交流共同进步） 学习论文：Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN 4.1 Path length regularization self.pl_mean的更新方式如下： 采用0.99的动量进行滑动平均： 4.3 No Progressive growth styleGAN使用Progressive growth会有一些缺点。 因此出现了下面的三种使用了skip connection的结果，并且StyleGAN2对三种结构的效果进行了实验评估： 左边的就是类似Unet的对应分辨率的skip connection，也叫是MSG-GAN
76030编辑于 2022-04-18 - 来自专栏音视频技术
玩转StyleGAN2模型：教你生成动漫人物
StyleGAN生成器架构 [Image by Author] 为什么要增加一个映射网络？ GAN的一个问题之一在于它的纠缠潜码表示（输入向量，z）。 基于风格的全球行动网文件架构 随机变化 StyleGAN还允许您通过在各个图层上给予噪声来控制不同层次的细节的随机变化。 注意：如果你遇到困难，可以参考我的Colab笔记本 因此，首先，我们应该克隆styleGAN repo。 生成的StyleGAN2插值GIF [Image by Author] 如果你成功了，恭喜你!你已经使用StyleGAN2生成了动画人脸面孔，并学习了GAN和StyleGAN架构的基础知识。 其他数据集 显然，StyleGAN不仅仅局限于动画/动漫数据集，还有许多可以使用的预先训练得数据集，比如真实的脸、猫、艺术和绘画的图像。
2.9K54发布于 2020-10-23 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
英伟达公布StyleGAN-XL：参数量3倍于StyleGAN3，计算时间仅为五分之一
其中英伟达的 StyleGAN 在图像质量和可控性方面为生成模型树立了新的标杆。 但是，当用 ImageNet 这样的大型非结构化数据集进行训练时，StyleGAN 还不能取得令人满意的结果。 比如，英伟达的 StyleGAN3 项目消耗了令人难以想象的资源和电力。 此前有研究者尝试将 StyleGAN 和 StyleGAN2 扩展到 ImageNet [Grigoryev et al. 2022; Gwern 2020]，导致结果欠佳。 StyleGAN-XL 在深度和参数计数方面比标准的 StyleGAN3 大三倍。 实验结果 在实验中，研究者首先将 StyleGAN-XL 与 ImageNet 上的 SOTA 图像合成方法进行比较。然后对 StyleGAN-XL 的反演和编辑性能进行了评价。
84420编辑于 2022-06-02 - 来自专栏机器之心
英伟达公布StyleGAN-XL：参数量3倍于StyleGAN3，计算时间仅为五分之一
其中英伟达的 StyleGAN 在图像质量和可控性方面为生成模型树立了新的标杆。 但是，当用 ImageNet 这样的大型非结构化数据集进行训练时，StyleGAN 还不能取得令人满意的结果。 比如，英伟达的 StyleGAN3 项目消耗了令人难以想象的资源和电力。 此前有研究者尝试将 StyleGAN 和 StyleGAN2 扩展到 ImageNet [Grigoryev et al. 2022; Gwern 2020]，导致结果欠佳。 StyleGAN-XL 在深度和参数计数方面比标准的 StyleGAN3 大三倍。 实验结果 在实验中，研究者首先将 StyleGAN-XL 与 ImageNet 上的 SOTA 图像合成方法进行比较。然后对 StyleGAN-XL 的反演和编辑性能进行了评价。
97510编辑于 2022-05-31 - 来自专栏机器学习炼丹术
生成专题3 | StyleGAN2对AdaIN的修正
3.2 AdaIN的问题 研究人员发现，StyleGAN生成的图片中，大概率存在一些水滴样子的补丁。 我们来看StyleGAN2是如何改进AdaIN模块的： 图a是原始的styleGAN1的结构图； 图b把AdaIN拆分成了Norm mean/std和Mod mean/std两部分，Norm是做的归一化操作 3.3 weight demodulation 虽然我们修改了网络结构，去除了水滴问题，但是styleGAN的目的是对特征实现可控的精细的融合。 styleGAN1是需要用progressive growing的策略的，而StyleGAN2使用新的架构，解决了这种繁琐的训练方式。 下次讲styleGAN2的lazy path length regularization，下下次讲这个No progressive growing。
2.2K10编辑于 2022-03-15 - 来自专栏机器学习AI算法工程
基于StyleGAN2的新版网红人脸生成器
这是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器，既包含基于旧版重制的网红脸，明星脸，超模脸，萌娃脸和黄种人脸生成器，也新增了两款更具美学意义的混血脸和亚洲美人脸生成器，并附赠有通配的人脸属性编辑器。 基于StyleGAN2制作的版本消除了图片中水滴斑点和扭曲/损坏现象的出现，使生成的成功率接近100%（可参见下方随机生成的数据集），能被应用于大批量生成任务之中；另外图片的质量进一步提升，清晰度已逼近于官方训练所采用的数据集 港式美人脸 日式美人脸 基于StyleGAN2的属性编辑器(edit_photo.py)包含了与旧版属性编辑器基本相同的内容，含有21种可调整的方向，可实现简单的人脸属性编辑。
2.3K30编辑于 2022-02-28 - 来自专栏极客飞兔的专栏
StyleGAN 调整面部表情，让虚拟人脸更生动
人脸表情通过上一篇文章 StyleGAN 生成的人脸：https://cloud.tencent.com/developer/article/2242603人脸图片都是比较中规中矩的，如果能够给人脸增加一些表情的话 文件夹下面改变人脸细节主要通过潜码去修改，从源码中知道可以自定义年龄、人脸角度、笑容、人脸宽高、脸型、戴眼镜还有各种情绪都是可以去改变的源码中默认选择 networks/generator_star-stylegan2 ，去修改第 9 张图片的 age.npy，也就是年龄图其中 direction_file = 'age.npy' 就是可以自定义改变人脸调整的方向其中 networks/generator_star-stylegan2 所以处理结果也会生成对应的 10 张图片def main(): # 在这儿选择生成器 tflib.init_tf() with open('networks/generator_star-stylegan2
1.4K63编辑于 2023-03-21 - 来自专栏机器之心
人脸合成效果媲美StyleGAN，而它是个自编码器
利用 ALAE 通用架构，该研究设计了两个自编码器：一种基于 MLP 编码器，另一种基于 StyleGAN 生成器，即 StyleALAE。 研究者对这两个架构的解耦能力进行了验证，发现 StyleALAE 不仅能够生成与 StyleGAN 生成质量相当的 1024x1024 人脸图像，在同样分辨率条件下，它还可以基于真实图像生成人脸重建和操纵结果 而 StyleGAN 相关论文证明，中间潜在空间应当具备更好的解耦能力。 StyleALAE 研究者使用 ALAE 构建了一个自编码器，该自编码器使用的是基于 StyleGAN 的生成器。具体架构如下图 2 所示： ? 图 2：StyleALAE 架构。
1.3K10发布于 2020-04-27 - 来自专栏机器学习与生成对抗网络
基于 StyleGAN 改进或应用相关论文
A StyleGAN is trained on medical images to provide a mapping between latent vectors and images. At the core of our method is a pose-conditioned StyleGAN2 latent space interpolation, which seamlessly Our model is “3D-aware” in the sense that it is able to (1) disentangle the latent space of StyleGAN2 method to invert the input image into the StyleGAN latent space. an efficient algorithm to embed a given image into the latent space of StyleGAN.
1.2K10发布于 2021-03-09 - 来自专栏AI算法与图像处理
输入位置，控制 StyleGAN 生成图像的布局! 论文速递2022.8.31！
Papers-with-Code-Demo ECCV2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo 最新成果demo展示： 用户输入位置编码，控制 StyleGAN 在本文中，我们通过直接注释图像来解决编辑 StyleGAN 图像布局的问题。为此，我们提出了一个交互式框架，用于根据用户输入操作潜在代码。 在我们的框架中，用户使用他们想要移动或不移动的位置来注释 StyleGAN 图像，并通过鼠标拖动指定移动方向。 从这些用户输入和初始潜在代码中，我们基于转换器编码器 - 解码器架构的潜在转换器估计输出潜在代码，这些代码被馈送到 StyleGAN 生成器以获得结果图像。 为了训练我们的潜在转换器，我们利用现成的 StyleGAN 和光流模型生成的合成数据和伪用户输入，无需人工监督。定量和定性评估证明了我们的方法优于现有方法的有效性。
89430编辑于 2022-12-11 - 来自专栏DevOps
AIGC：基于StyleGan2的图像生成基本操作
exe 换国内源教程：https://blog.csdn.net/OuDiShenmiss/article/details/106380852 Conda一键安装CUDA CUDNN套件（装旧版本以便运行StyleGAN pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 安装Anaconda 配置Cuda，CUDNN转 【6、拉取stylegan2 仓库】 5、测试性能 测试代码来自：PyTorch- 笔记本Nvidia MX250 显卡模型推理性能测试 6、拉取stylegan2仓库 安装requirements前需要安装vs community
33510编辑于 2024-03-29 - 来自专栏DeepHub IMBA
JoJoGAN One-Shot Face Stylization：使用 StyleGAN 创建 JoJo风格人脸头像
第 2 步：训练集 通过使用 StyleGAN 的风格混合机制，可以创建一个训练集来微调 StyleGAN。 假设 StyleGAN 有 26 个风格调制层，那么定义一个掩码 M {0, 1}²⁶，它是一个长度为 26 的数组，存储 0 或 1。 StyleGAN 只是在不同的风格调制层中混合不同的风格代码以创建不同的输出，这里就不详细介绍了，如果又几乎我们再找相关的文章进行详细介绍。 第 3 步：微调 通过使用训练集 s，可以微调 StyleGAN 强制从这些风格混合代码 s 中生成接近风格参考图像 y。 第 4 步：风格化新面孔 在微调 StyleGAN 之后，可以简单地将输入反转为样式代码，然后使用微调后的 StyleGAN 生成图像（它将目标样式应用于生成的图像）。
1.1K50编辑于 2022-04-14 - 来自专栏量子位
终于有人把各路StyleGAN做了个大汇总 | Reddit超热
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI StyleGAN在各种图像处理和编辑任务上，表现很惊艳。 然而，“干一种活”就得换个体系重新“培训”一次，太麻烦。 前提：fi∈RB×C×H×W表示StyleGAN第i层的中间特征（intermediate features）。 1、空间操作实现直观和逼真的图像 由于StyleGAN是全卷积的，我们可以调整fi的空间维度，从而在输出图像中引起相应的空间变化。 2、特征插值 对StyleGAN中间层进行拼贴可以实现图像信息混合，但要拼接的两张图差异太大时效果往往不好。 但采用特征插值就没问题。 具体操作方法：在每个StyleGAN层，分别使用不同的潜噪声生成fAi和fBi。然后用下面这个公式将它俩进行平滑地混合，然后再传递到下一个卷积层进行同样的操作。
63220发布于 2021-11-23 - 来自专栏HyperAI超神经
宝马 8 系轿跑改换新涂装，由 StyleGAN 设计生成
在预训练模型的选择上，Shipley 和 Yeh 选择了 StyleGAN。 StyleGAN 是一个高分辨率图像生成模型，由 NVIDIA 在 2018 年发布，可以自动学习、无监督分离高级别属性，进行风格转移生成新图像。 ? 用 StyleGAN 随机生成的人脸 输入噪声不同，头发、暗影、部分背景也不相同 在这一项目中，Shipley 和 Yeh 使用神经网络，模仿人类大脑的结构，让模型在数据集中学习艺术品图像，并产生自己的理解
56910发布于 2021-05-27 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
自拍卡通化，拯救动画师，StyleGAN再次玩出新花样
作者 | 高卫华 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 近日，基于StyleGAN模型的一个新应用引起了诸多网友的热捧，不仅如此，而且已有积极的爱好者进行了实现尝试。 reddit上的一个技术博主AtreveteTeTe使用StyleGAN模型混合将普通的人像照片卡通化，并通过First Order Motion模型生成了动画。 StyleGAN 是2018 年底英伟达所提出的，当时是最先进的无条件生成模型 ，引起了大家的广泛关注。 而英伟达的最新论文《Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN》，提出了新一代的 StyleGAN，通过对其生成效果的分析，对不完美的工作设计了改进和优化方法 除改进与优化外，新一代的StyleGAN 还开发了一个新玩法：把图像输入到模型中，如果能够完美复现，就说明这个东西是「Made in StyleGAN」，并非真实存在于世间的。
1.2K40发布于 2020-10-09
腾讯云开发者
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