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StyleFlow: 一种风格流技术

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简介:
我们开发了一种名为StyleFlow的技术,该技术基于ACM TOG 2021中的条件连续归一化流,用于对StyleGAN生成的图像进行属性探索。在Siggraph 2021会议上,我们展示了这一进展。图1展示了使用StyleFlow进行属性条件探索的示意图。目前,通过无条件GAN(例如StyleGAN)可以高效地生成高质量、多样且逼真的图像。然而,在保留输出质量的同时灵活控制生成过程仍面临诸多挑战。具体而言,由于GAN潜在空间具有复杂的纠缠性质,对一个属性的编辑可能会影响到其他属性的不必要修改。本文从条件探索的角度出发,研究了两个核心问题:属性条件采样和属性控制编辑。我们通过将条件探索公式化为以属性特征为条件的GAN潜在空间中的条件连续规范化流实例,并将其命名为StyleFlow,从而提供了一种简洁、有效且鲁棒的解决方案。在 StyleGAN 的面部和汽车潜在空间中进行了评估,并在真实照片与生成图像中展示了沿各种属性进行编辑的效果。

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