仅有样式：使用基于样式的回归模型进行年龄转换 年龄转变的任务说明了一个人的外貌随时间的变化。 在输入的面部图像上准确建模这种复杂的转换非常具有挑战性，因为它需要在保持输入身份的同时对面部特征和头部形状进行令人信服的甚至可能的大改变。 在这项工作中，我们提出了一种图像到图像的转换方法，该方法可以学习将真实的面部图像直接编码到经过预先训练的无条件GAN（例如StyleGAN）的给定衰落偏移下的潜在空间中。 我们采用了预训练的年龄回归网络，用于明确指导编码器生成与所需年龄相对应的潜在代码。 在此公式中