这里主要使用到 PTI 项目，可以将你自定义的图片训练成 StyleGAN 潜空间模型，从而实现任何图片的编辑修改。...python run_pti.py 保存为 DragGAN 可识别的模型文件 上述经过 PTI 反演后的文件不是 DragGAN 可识别的模型文件格式，所以这里额外处理一下，将 pt 文件转换成 pkl...hyperparameters, global_config def load_generators(model_id, image_name): with open(paths_config.stylegan2...print("Exporting large updated pickle based off new generator and ffhq.pkl") with open(paths_config.stylegan2...training_set_kwargs'] = None tmp['augment_pipe'] = None with open(f'{paths_config.checkpoints_dir}/stylegan2
整个项目在 NVIDIA V100 内部集群上消耗了 92 个 GPU year 和 225 兆瓦时的电力，英伟达的 StyleGAN3 果然「壕气冲天」。...我们从以下两个 Demo 可以看出 StyleGAN3 和 StyleGAN2 的效果差异，StyleGAN3 在头发、胡须、笑容等的转换、移动方面更加地流畅、平滑。...StyleGAN3 新特性 StyleGAN3 库是 StyleGAN2-ADA 官方 PyTorch 实现的更新版，具有以下几个新特性： Alias-free 生成器架构和训练配置（stylegan3...就兼容性来说，StyleGAN3 兼容使用 stylegan2-ada 和 stylegan2-ada-pytorch 创建的旧的网络 pickles，支持 ADA 和迁移学习等旧的 StyleGAN2...安装要求 安装 StyleGAN3 时需要满足以下一些要求： 支持 Linux 和 Windows 系统，但从性能和兼容性两方面考虑，建议使用 Linux 系统； 1 到 8 块至少 12G 内存的高端英伟达
也就是说只要把预训练模型的参数固定住，再在顶层加入轻量级的分类网络就可以提供稳定的训练过程。 比如上面实验中的Ours曲线，可以看到验证集的准确率相比StyleGAN2-ADA要提升不少。...2、最近也有一些研究证明了，深度网络可以捕获有意义的视觉概念，从低级别的视觉线索（边缘和纹理）到高级别的概念（物体和物体部分）都能捕获。 建立在这些特征上的判别器可能更符合人类的感知能力。...为了纳入多个现成模型的反馈，文中还探索了两种模型选择和集成策略 1）K-fixed模型选择策略，在训练开始时选择K个最好的现成模型并训练直到收敛； 2）K-progressive模型选择策略，在固定的迭代次数后迭代选择并添加性能最佳且未使用的模型...为了定性分析该方法和StyleGAN2-ADA之间的差异，根据两个方法生成的样本质量来看，文中提出的新方法能够提高最差样本的质量，特别是对于FFHQ和LSUN CAT 当我们逐步增加下一个判别器时，...总的来说，在只有1万个训练样本的情况下，该方法在LSUN CAT上的FID与在160万张图像上训练的StyleGAN2性能差不多。
2....recon_metrics 与 special_metrics 的评测，因为前者各种重建操作以及各种各样的参数返回，而后者无法直接通过生成/真实样本进行计算。...2. 基本评测标准介绍与使用方法 下面，主要介绍 FID 与 IS 这两个最常用的评测指标，并结合这两个评测标准 MMGeneration 的评测功能的使用方法进行介绍。...此外需要注意的是不同的 Inception Net 实现与不同的图像插值方法会对最终计算的结果产生较大影响，经过实验我们发现使用由 StyleGAN-Ada 提供的 Inception Net script...，若训练时未使用 ema 操作，则需要在命令中手动指定 sample_model='orig'： # online evaluation bash tools/eval.sh YOUR_CONFIG YOUR_CKPT
本文同样是一种即插即用的方法，不需要对网络结构、损失函数等进行修改，并且也可以在基于迁移学习的生成对抗网络任务中使用。 2....这里作者采用StyleGAN2作为Baseline模型，理由如下：StyleGAN2模型生成了更可预测的结果，并且在训练时，生成样本的偏差更小。...我们同时还可以看到，StyleGAN2中使用了非饱和损失，判别器输出的数值在网络接近过拟合时会出现生成图像与真实图像在0附近呈现对称分布。...但是当数据量很大时，我们都会将p强制设为0.这种通过网络过拟合程度动态调节对应数据增强过程的操作就成为自适应判别器增强，即Adaptive Discriminator Augmentation (ADA...Figure.6 图6展示了：我们使用和图1中相同的实验设置，仅仅采用了ADA策略，我们的数据在不同规模的数据集上都取得了更好的收敛结果，远好于图1时实验的结果。
让我们继续深入研究一下StyleGan，该结构是学习如何将随机向量参数映射到生成的面部信息。但是，如果我们可以反过来呢？如果我们可以将给定的人脸信息映射到其代表向量参数中又会有什么样的结果呢？...ICCV19顶会中就有一篇名为Image2StyleGAN的论文比较详细地讨论了这个问题。 ? Image2StyleGAN展示图 训练从映射到随机人脸的随机向量开始。...这只是对人脸面部信息进行调节的其中一个属性而已，Image2StyleGAN中对属性类别的使用则更加广泛丰富。您可以使生成对象的年龄更大或更小，更快乐或更悲伤，甚至可以戴或不戴墨镜。...在36小时的“炼丹”过程中，我们测试了许多不同的模型。有的模型表现效果不错，但有的简直可以称得上是“灾难”。...2.线性回归：我们在latent space使用了512×18的向量，创建一个层网络就需要2×(512×18)×(512×18)个参数，接近1.7亿个！这是一个不推荐的方法。
Lucid Sonic Dreams 包默认使用 StyleGAN2-ADA 架构，不过 GAN 架构也可以自定义。...此外，Lucid Sonic Dreams 使用 Justin Pinkney 创建库中的 StyleGAN2 预训练模型（地址：https://github.com/justinpinkney/awesome-pretrained-stylegan2...将输入馈送至 StyleGAN2 模型（输入为有 512 个数字的向量），输入决定了模型的输出图像，因此对输入向量进行微小更改也将带来输出图像的微小变化。...你还可以输入自己的 StyleGAN 权重，或者使用其他 GAN 架构。...StyleGAN 权重 如果你自己训练过 StyleGAN，或者在网上获得了一些模型权重，你可以选择将文件路径传输至这些权重，作为风格参数的值。
.江沙橫獵騎.山火遶行圍.箭逐雲鴻落.鷹隨月兔飛.不知白日暮.歡賞夜方歸 晦日重宴 陳嘉言 高門引冠蓋.下客抱支離.綺席珍羞滿.文場翰藻摛.蓂華彫上月.柳色藹春池.日斜歸戚里.連騎勒金羈 模型训练时，...主要参数说明如下： num_passes: 训练pass数 ； batch_size: batch: 大小 ； use_gpu: 是否使用GPU ； trainer_count: trainer数目...: 模型中解码器LSTM深度，默认为3 ； train_data_path: 训练数据路径 ； word_dict_path: 数据字典路径； init_model_path: 初始模型路径，从头训练时无需指定...B.最优模型参数 寻找cost最小的pass，使用该pass对应的模型参数用于后续预测。 python -c 'import utils; utils.find_optiaml_pass("....生成诗句 使用generate.py脚本对输入诗句生成下一诗句，命令行参数可通过python generate.py --help查看。
（2）模型实现 本例中RNN语言模型的实现简介如下： 定义模型参数：config.py中定义了模型的参数变量。...初始化模型：包括模型的结构、参数。 构建训练器：demo中使用的是Adam优化算法。 定义回调函数：构建event_handler来跟踪训练过程中loss的变化，并在每轮训练结束时保存模型的参数。...训练：使用trainer训练模型。 生成文本：generate.py 实现了文本的生成，实现流程如下： 加载训练好的模型和词典文件。...使用说明 运行本例的方法如下： 运行python train.py命令，开始train模型（默认使用LSTM），待训练结束。 运行python generate.py运行文本生成。...（2）构建字典的策略 当指定的字典文件不存在时，将对训练数据进行词频统计，自动构建字典config.py 中有如下两个参数与构建字典有关： max_word_num = 51200 - 2 cutoff_word_fre
其中，R是用于人脸识别的预训练ArcFace网络。在这里，研究人员通过梯度下降法来解决优化问题——通过预训练生成器StyleGAN和图像编码器CLIP将（1）中目标的梯度反向传播。...举个例子，如设置本文标签为年龄时，它往往涉及多个属性，比如灰色头发、皱纹、皮肤均可体现年龄特征，这些属性是相互关联的，在这种情况下研究人员设置了不同的参数以控制操作中的分离程度。...论文中介绍，它使用的是FFHQ数据集对StyleGAN2模型进行预训练，并将源图通过e4e编码器嵌入到W+空间。可以看到在悲伤、生气、惊喜等常见面部情绪上均有较好额呈现。...类似地，下图为该模型在LSUN汽车数据集以及AFHQ动物数据集上预训练StyleGAN2的结果： 2 实验比较与评估 论文中，研究人员对上述介绍的具体进行了评估。...，其中一些还是现有方法依靠注释数据无法实现的。
权游里「弑君者」转换性别的效果图 咦……长得真不咋样，还是男性的詹姆斯好看。不过，托英伟达 StyleGAN 的福，你可以用 GAN 尽情探索神奇的维斯特洛大陆了。...source=search_post---------0 简而言之，下面这个动画总结了如何使用转置卷积将 2x2 矩阵提升为 5x5 的矩阵： ? 滤波器大小为 3，步长为 2 的转置卷积。...生成器需要以这种方式更新参数：当生成的图像被传输至判别器时，输出的值会接近 0，然后生成器相应地更新其参数。 ?...他们团队使用 GPU，尝试用不同的潜在向量来对应不同层的「人脸」。 实验步骤设置如下：采用 3 个不同的潜在向量，单独使用这些向量时，将生成 3 个逼真的人脸图像。...图源：https://www.lyrn.ai/wp-content/uploads/2018/12/StyleGAN-generator-Noise.png 在制作权游中的角色时，我没有使用噪声，因为我只想制作一些高质量的图像
而这样的音乐视效，只需几行代码就可以实现，还支持各种自定义，一起来了解一下吧～ 在输入向量中加入音乐特征 Lucid Sonic Dreams默认使用StyleGAN2-ADA架构，并且使用Justin...Pinkney的存储库awesome-pretrained-stylegan2中的预训练模型。...如果想要改变风格、查看可用风格的列表，可以运行命令： from lucidsonicdreams import show_styles show_styles() 此外，也可以使用其他风格，只需要将参数值...此外，参数speed_fpm控制该运动的速度，该参数为0时，则使图像在歌曲的无声的部分静止。FPM代表每分钟帧数，也就是每分钟初始化的向量数。...如果想要使用其他的GAN架构，只需定义一个函数，将噪声向量和类向量（NumPy数组）作为输入，从而输出图像。 实际上，这个函数可以是将输入向量转换为图像的任何函数，甚至不需要使用GAN。
而这样的音乐视效，只需几行代码就可以实现，还支持各种自定义，一起来了解一下吧～ 在输入向量中加入音乐特征 Lucid Sonic Dreams默认使用StyleGAN2-ADA架构，并且使用Justin...Pinkney的存储库awesome-pretrained-stylegan2中的预训练模型。...此外，参数speed_fpm控制该运动的速度，该参数为0时，则使图像在歌曲的无声的部分静止。FPM代表每分钟帧数，也就是每分钟初始化的向量数。...实际上，这个函数可以是将输入向量转换为图像的任何函数，甚至不需要使用GAN。 除此之外，Lucid Sonic Dreams支持上传分离后的音轨来控制参数，音乐制作者可以用它作为音乐可视化程序。...www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/m554cq/project_new_python_package_sync_gan_art_to_music/ [2]
---- 新智元报道 来源：venturebeat 编辑：科雨 【新智元导读】Nivida最新力作将于NeurlPS2020露面，强大的ADA模型可大幅降低GAN的训练数据要求，仅靠千张图片...为了证明实验结果解决了这一技术难题，研究人员展示了在几个数据集上，仅仅使用几千个图像，就可以得到可观的结果，并且在通常情况下，可以将StyleGAN2的结果与数量很少的图像相匹配。」...下图展示了使用有限训练数据，在ADA的操作下，在不同数据集下的生成图像结果： 此外，今年早些时候，来自来自Adobe Research，麻省理工学院和清华大学的研究人员详细介绍了DiffAugment...仅此一项，就需要大量的真实数据，因此，自适应鉴别器增强（ADA）方法的出现为使用者提供了巨大的帮助，因为不需要那么多的数据，就可以获得有用的结果。...CIFAR-10数据集进行评估时，它可以提高现成GAN的性能。
由于使用的模型非常简单，文字描述多有不合逻辑之处，但猛地一看还是能以假乱真。...别慌，再聪明的AI在造假时，都还是会留下一些痕迹。专业的研究者们一边造假，一边也给大家留下了一些“打假”小技巧。...眼镜 即使StyleGAN已经非常强大，但是和他的前辈们一样，同样无法完美的处理眼镜，最常见的问题是眼镜的两边不是对称的。...第2周引入了一些常见的分辨狗屁的方法。第3周介绍的是孕育狗屁的生态系统，比如社交媒体如何促进了狗屁的传播。...第7周的大数据部分，关注的是在大数据和算法的光鲜外表之下，“垃圾进、垃圾出”的现象，以及对机器学习的滥用、具备误导性的参数等。
即使我们不知道图像中对象的底层 3D 模型或姿态标签，也仍然进行旋转，并且该方法支持在 PGGAN、StyleGAN、BigGAN、StyleGAN2 等多个 GAN 模型中发现人类可理解的语义。...SeFa 的实验效果 研究者在多个 SOTA GAN 模型上进行大量实验，以评估所提出方法的效果，这些模型包括 PGGAN、StyleGAN、BigGAN 和 StyleGAN2。...例如在 StyleGAN 上使用 PCA 编辑姿势时，身份和发型会发生变化（a 行）。 ? 图 3：语义定性对比。...其中街景模型使用了 StyleGAN2 进行训练，其他模型使用了 StyleGAN。 ? 图 8：从 BigGAN 中发现的多样性语义，该模型在 ImageNet 上进行了有条件的训练。...这些语义被进一步用于处理不同类别的图像。
【导读】Nivida最新力作将于NeurlPS2020露面，强大的ADA模型可大幅降低GAN的训练数据要求，仅靠千张图片，即可训练出强大的GAN网络，下面我们就来一探究竟。...为了证明实验结果解决了这一技术难题，研究人员展示了在几个数据集上，仅仅使用几千个图像，就可以得到可观的结果，并且在通常情况下，可以将StyleGAN2的结果与数量很少的图像相匹配。」...下图展示了使用有限训练数据，在ADA的操作下，在不同数据集下的生成图像结果： ?...仅此一项，就需要大量的真实数据，因此，自适应鉴别器增强（ADA）方法的出现为使用者提供了巨大的帮助，因为不需要那么多的数据，就可以获得有用的结果。...CIFAR-10数据集进行评估时，它可以提高现成GAN的性能。
1，Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation 提出一个通用的图像转换框架pixel2style2pixel...此前的方法中，StyleGAN编码器一般是“先反转（图像到潜码），后编辑”。而pSp不要求输入图像在StyleGAN域中进行特征表示，也可以处理各种任务。...代码：https://github.com/eladrich/pixel2style2pixel 2，Image-to-image Translation via Hierarchical Style...尽管近期一些方法通过融进额外的物体标签可以取得进一步的效果，但通常无法处理多个不同对象的的情形。...首先，逐像素网络的参数在空间上是变化的，因此与简单的1×1卷积相比，它们可以表示更广泛的函数类。其次，这些参数是由快速卷积网络预测的，该网络处理输入的低分辨率表示。
此外，后续操作通常是使用一个参数模型（如 StyleRig 中的 3DMM），通过在一个隐空间中沿着一个方向移动来执行。...给出一组以语言形式表述的类别，CLIP 能够立即将一张图像与其中某个类别进行匹配，而且它不像标准神经网络那样需要针对这些类别的特定数据进行微调。...，以对图片进行操作； 2、一个训练用于特定文本提示的 latent 残差映射器。...目前，本文方法还存在一定局限性，依赖于一个预训练的 StyleGAN 生成器和 CLIP 模型进行视觉语言嵌入，因此我们无法期望它生成预训练生成器理解范畴之外的东西。...例如，虽然老虎很容易转化为狮子 ，但是在将老虎转化为狼时，就不那么成功了。 「我本是小脑斧，又不是北极狼……」 亚马逊云科技线上黑客松2021 这是一场志同道合的磨练，这是一场高手云集的组团竞技。
特别是，Polarity采样将 FFHQ 数据集上的 StyleGAN2 的FID 表现更新为2.57，LSUN 汽车数据集上的StyleGAN2 表现为 FID 2.27，AFHQv2 数据集上 StyleGAN3...然而，现实世界数据的特征分布通常比高斯分布要复杂得多，仅使用一阶和二阶统计量无法准确匹配，而使用高阶统计量进行分布匹配在计算上是令人望而却步的。...在推理时使用单张图像，新框架可以让用户在 3D 中移动对象，同时通过提供一系列所需的动作来生成视频。这些动作是以无监督的方式学习的。可以控制相机以获得所需的视点。...为了支持物体的不同外观，使用基于风格的调制扩展了神经辐射场。方法在各种单目视频的集合上进行训练，只需要估计的相机参数和 2D 对象位置。...在三个不同的 I2I 数据集中验证提出的方法，表明在不添加可学习参数的情况下提高了图像质量。
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