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StyleGAN特有のアーティファクトを消すために、Generatorの構造やProgressive growingな学習を修正した。path length regularizerを導入することで、画像から潜在ベクトルへの逆変換を容易にした。
• StyleGANはunconditionalな画像⽣成でState-of-the-art • しかし、特徴的なアーティファクトがある • アーティファクトを分析し、それに対処するためにモデルアーキテクチャと学習⽅ 法を変更 • Normalizationを再設計 • progressive growingを再検討 • ⽣成品質を向上させ、いくつかのデータセットでState-of-the-art • ソースコードの公開 • https://github.com/NVlabs/stylegan2
StyleGAN特有のアーティファクトを消すために、Generatorの構造やProgressive growingな学習を修正した。path length regularizerを導入することで、画像から潜在ベクトルへの逆変換を容易にした。
• StyleGANはunconditionalな画像⽣成でState-of-the-art • しかし、特徴的なアーティファクトがある • アーティファクトを分析し、それに対処するためにモデルアーキテクチャと学習⽅ 法を変更 • Normalizationを再設計 • progressive growingを再検討 • ⽣成品質を向上させ、いくつかのデータセットでState-of-the-art • ソースコードの公開 • https://github.com/NVlabs/stylegan2