StyleGAN2 —正式的TensorFlow实施 分析和改善StyleGAN的图像质量Tero Karras，Samuli Laine，Miika Aittala，Janne Hellsten，Jaakko Lehtinen，Timo Aila 论文： : 视频： ： 摘要：基于样式的GAN架构（StyleGAN）在数据驱动的无条件生成图像建模中产生了最先进的结果。 我们将揭露和分析其一些特征工件，并提出模型体系结构和训练方法方面的更改以解决这些问题。 特别是，我们重新设计了生

StyleGAN — TensorFlow官方实施 图片：这些人不是真实的-他们是由我们的生成器生成的，可以控制图像的不同方面。 该存储库包含以下论文的正式TensorFlow实现： 用于生成对抗网络的基于样式的生成器体系结构Tero Karras（NVIDIA），Samuli Laine（NVIDIA），Timo Aila（NVIDIA） 摘要：我们借鉴样式转移文献，提出了一种用于生成对抗网络的替代生成器体系结构。 新的架构可自动学习，无监督地分离高级属性（例如，当在人脸上训练时的姿

StyleGAN —官方TensorFlow实施的编码器 的StyleGAN2 这是我的StyleGAN编码器； 有很多类似的东西，但这是我的。 感谢Puzer作为原始人，其中包括叉子；感谢SimJeg作为构成此处所用ResNet模型基础的初始代码；感谢Pender他的叉子！ 从左到右：原始图像，在生成的StyleGAN面Kong上经过训练的ResNet的预测图像以及最终的编码图像。 我添加了什么： ResNet编码器-使用train_resnet.py自己训练或！ 将模型放在data