英偉達耗費64個A100訓練StyleGAN-T,優於擴散模型
在原文的第 3 節中,考慮到大規模文字生成影象任務的特定要求:數量多、類別多的資料集、強大的文字對齊以及需要在變化與文字對齊間進行權衡,研究者以 StyleGAN-XL 作為開始,重新審視了生成器和判別器的架構...
在原文的第 3 節中,考慮到大規模文字生成影象任務的特定要求:數量多、類別多的資料集、強大的文字對齊以及需要在變化與文字對齊間進行權衡,研究者以 StyleGAN-XL 作為開始,重新審視了生成器和判別器的架構...
從重新整理選老婆(在指定頁面隨機生成一張人工智慧合成的二次元妹紙,每次重新整理會生成新妹紙)到CP生女兒(指定A和B兩位二次元妹紙,透過風格遷移生成包含A和B兩位妹紙特徵的女兒C),StyleGAN的開源讓越來越多的玩法成為了可能...
近些年,利用預先訓練好的StyleGAN的生成能力,人們提出了一大批先進的面部編輯...