Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN

作者：你好赵伟 | 2024-05-28 01:15:32

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analyzing and improving the image quality of stylegan

前言

本文围绕2019年上半年的工作 StyleGAN 存在的两个问题进行讨论：

Blob Artifacts(液滴伪像)；
Shift Invariance(切变不变性)。

为了解决这两个问题作者提出了一系列的假设、分析和解决方法。

明确 `StyleGAN` 的问题

首先我们需要明确上面提到的两个问题分别是什么？

Blob Artifacts	Shift Invariance

液滴伪像即合成图像含有小范围内的像“水墨化开”的伪影，作者说，仅有大约0.1%的生成图像不会出现这种伪像。	切变不变性以“转脸”为例（具体如何定向编辑 stylegan 合成的图像可以看后面解析），像牙齿、眼睛这些高频区域（details），倾向于不变

解决问题

1. Removing normalization artifacts

作者发现 StyleGAN 在训练过程中，从 $64\times 64$ 之后，就会开始出现 blob artifacts resemble water droplets （水滴状
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Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN

前言

明确 StyleGAN 的问题

解决问题

1. Removing normalization artifacts

明确 `StyleGAN` 的问题