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时尚GAN

swMATH ID: 42584
软件作者: Tero Karras、Samuli Laine、Timo Aila
描述: 生成对抗网络的基于样式的生成器体系结构。借鉴风格传递文献,我们提出了一种用于生成性对抗网络的替代生成器体系结构。新的体系结构能够自动学习、无监督地分离高级属性(例如,在人脸上训练时的姿势和身份)和生成图像中的随机变化(例如,雀斑、头发),并且能够直观、按比例控制合成。新的生成器在传统的分布质量度量方面改进了最先进的技术,带来了明显更好的插值特性,也更好地解开了潜在的变化因素。为了量化插值质量和解纠缠,我们提出了两种新的自动化方法,适用于任何生成器架构。最后,我们介绍了一个新的、高度多样的、高质量的人脸数据集。
主页: https://arxiv.org/abs/1812.04948
源代码:  https://github.com/NVlabs/stylegan网址
依赖项: Python语言
相关软件: Wasserstein甘;CycleGAN公司;像素x像素;TensorFlow公司;MNIST公司;比根;图像网络;InfoGAN公司;github;PyTorch公司;亚当;CIFAR公司;Python语言;AlexNet公司;MMD GAN公司;时尚-MNIST;甘西姆;WaveNet公司;SeqGAN公司;巴根
引用于: 24文件
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71位作者引用

2 费迪·阿拉贾吉
2 尼古拉斯·P·巴斯克维尔。
2 菲利普·伯琳娜
2 侯佳根
2 乔纳森·彼得·基廷
2 弗朗西斯科·夹层
2 塔潘·穆克吉
2 约瑟夫·纳朱代尔
2 威廉·保罗
2 宋遂宏
1 拉西尔·阿尼鲁德
1 莱昂纳多·阿齐夫多
1 萨吉·本奈姆
1 亚尼夫·本尼
1 希梅什·巴蒂亚
1 杰拉德·比亚
1 皮尔·蒂莫·布雷默
1 埃琳娜·塞莱多尼
1 鲁斯塔姆·乔克西
1 尤利亚·康萨(Iulia M.Comsa)。
1 E、 渭南
1 马蒂亚斯·约阿希姆·埃赫哈特
1 克里斯蒂安·埃特曼
1 莫里茨·福辛格
1 托马斯·菲施巴赫
1 耶尔·弗雷吉尔
1 托默·加兰蒂
1 巴赫曼·加勒斯法尔德
1 尼古拉斯·戈蒂尔
1 Jean-Baptiste古雷
1 亚恩·古索
1 埃尔达·哈伯
1 亚历山大·亨克斯
1 蒂姆·霍海塞尔
1 Jain,尼哈里卡
1 巴维亚·凯尔库拉
1 苏巴拉奥·坎巴帕蒂
1 Kim,Hyojin先生
1 金俊赫
1 萨伊德·拉贾尔
1 雷、建成
1 基根·伦辛克
1 刘玲
1 利迪亚·马尼孔达
1 皮埃尔·马雷查尔
1 罗伯特·麦克拉克伦。
1 阿尔贝托·奥尔莫
1 布伦朱尔夫·奥雷恩
1 马塞洛·佩雷拉
1 贝斯·彼得斯
1 加布里埃尔·里奥斯
1 穆罕默德·萨希米
1 马克西姆·桑尼尔
1 克里斯托弗·斯卡维利斯
1 约翰·施密杜贝尔
1 Schönlieb、Carola Bibiane
1 塞利克·森古普塔
1 费迪亚·雪莉
1 宋婷婷
1 宋贤治
1 孙志伟
1 佩杰曼·塔马塞比
1 乌戈·塔尼利安
1 贾亚拉曼·J·蒂亚加拉扬。
1 王益正
1 海宁威塞尔斯
1 狼,Lior
1 胜景,Sungjin
1 杨洪康
1 张成凯
1 Zygalakis,Konstantinos C。

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