Высококачественные, разнообразные и фотореалистичные изображения теперь могут быть созданы помощью GAN (например, StyleGAN). Однако существуют ограниченные возможности для управления процессом генерации с использованием (семантических) атрибутов при генерации изображений. Кроме того, из-за сложного устройства скрытого пространства GAN редактирования одного атрибута может легко привести к нежелательным изменениям других атрибутов. Мы представляем StyleFlow как простое, эффективное и надежное решение , которое работает с непрерывными нормализующими потоками в скрытом пространстве GAN. Мы оцениваем наш метод, используя скрытое пространство StyleGAN для лиц и демонстрируем улучшение фото по различным атрибутам как на реальных фотографиях, так и на изображениях, созданных StyleGAN. Например, для лиц мы варьируем позу камеры, изменение освещения, выражение лица, растительность на лице, пол и возраст. Наконец, с помощью обширных качественных и количественных сравнений мы демонстрируем превосходство StyleFlow над другими подобными алгоритмами.
Установка:
git clone https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow.git
cd StyleFlow/
#machinelearning #artificialintelligence #ai #datascience #python #programming #technology #deeplearning #coding #bigdata