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一种基于风格的生成对抗网络生成器架构
泰罗·卡拉斯、萨穆利·莱恩、蒂莫·艾拉
我们提出了一种用于生成对抗网络的替代生成器架构,借鉴了风格迁移文献。新架构导致高级属性(例如,在人脸上训练时的姿势和身份)和生成图像(例如,雀斑、头发)的自动学习、无监督分离,并且它能够直观地、特定于规模的合成控制。新的生成器改进了传统分布质量指标方面的最新技术,导致明显更好的插值特性,并且更好地解开变化的潜在因素。为了量化插值质量和解缠,我们提出了两种适用于任何生成器架构的新型自动化方法。最后,我们介绍了一种新的、高度多样化和高质量的人脸数据集。
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