PyTorch實戰（12）——StyleGAN詳解與實現
- 0. 前言
- 1. StyleGAN
- 1.1 模型介紹
- 1.2 模型策略分析
- 2. 實現 StyleGAN
- 2.1 生成圖像
- 2.2 風格遷移
- 小結
- 系列鏈接
0. 前言
StyleGAN (Style-Generative Adversarial Networks) 是生成對抗網絡 (Generative Adversarial Networks, GAN) 的變體，是一種無監督學習模型，用于生成逼真且高分辨率的圖像。與傳統 GAN 不同，StyleGAN 引入了兩個關鍵概念：樣式遷移和逐漸增強。樣式遷移允許生成網絡控制圖像的風格和外觀，從而生成具有不同特征的圖像。逐漸增強則是指生成網絡逐層地生成圖像，先生成粗略的細節，然后逐漸添加更多細節和結構，從而獲得更加逼真的圖像。本節中，將利用預訓練的 StyleGAN2 模型執行風格遷移。
1. StyleGAN
1.1 模型介紹
相比于傳統生成對抗網絡 (Generative Adversarial Networks, GAN)，StyleGAN 的主要優點在于其能夠生成高分辨率的逼真圖像，
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