StyleGAN(2)
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[Paper Review] GANSpace: Discovering Interpretable GAN Controls
Overview 제목: GANSpace: Discovering Interpretable GAN Controls 저자: Erik Härkönen, Aaron Hertzmann, Jaakko Lehtinen, Sylvain Paris 기관: Aalto Univ., Adobe Research, NVIDIA 학회: ECCV 2020 under review 요약: "Unsupervised identification of interpretable directions in an existing GAN" Pre-trained StyleGAN, BigGAN의 초반 activation space에서 PCA를 수행하여 얻은 각 component를 조절하여 image manipulation을 수행 PCA로 GAN의 laten..
2020.08.27 -
[Paper review] StyleGAN2
Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN Introduction 제목: Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN 저자: Tero Karras, Samuli Laine, Miika Aittala, Janne Hellsten, Jaakko Lehtinen, Timo Aila 기관: NVIDIA 요약: StyleGAN의 문제를 분석하고, 모델의 구조와 학습 방법을 개선 Generator의 구조 개선 Redesign generator normalization: "Droplet artifacts" 문제 해결 Revisit progressive growing: "phase" artifacts, Shift-..
2020.07.28