# style_gan

pchan1018

오토인코더: 레이블 되지 않은 훈련 데이터를 이용해서 latent representation을 학습하는 인공신경망이러한 (latent representation 또는 coding)은 낮은 차원을 가진다.특징: 1\. 특성 추출기로 작동하니까 비지도 학습에 사용 됨2\.

gwak2837

PGGAN의 단점을 해결하기 위해 StyleGAN이 등장했다. PGGAN에선 latent 입력(z)이 계층마다 해상도가 2배씩 증가하는 여러 개의 이미지 생성 계층을 통과하며 이미지를 생성했다면, StyleGAN에선 latent 입력(z)이 Fully-connected

jjjuuuun

https://arxiv.org/abs/1812.04948

minjung-s

이번에 리뷰할 논문은 2019 CVPR에 발표된 "A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks"입니다. 흔히 StyleGAN으로 불리는 모델입니다. 논문에서 제안된 style-bas

uni1023

PGGAN 구조에서 Style transfer 개념을 적용하여 G(생성자) 아키텍쳐를 재구성함style을 scale-specific control 가능하게 됨VGG 신경망(이미지를 잘 분류할 수 있게 학습된 신경망)PGGAN은 저해상도부터 고해상도까지 점진적으로 생성하

tobigs16gm

2018년까지 GAN이 가진 근본적인 문제는 불안정한 학습과 긴 학습 시간이었다. 이 두 문제는 GAN이 고해상도의 이미지를 생성하는 것을 힘들게 만들었다. 128\*128 짜리 이미지를 만드는 모델 학습에도 긴 시간이 소요되고, 학습 안정화를 위해 이것저것 신경써야

stapers

2018년까지 GAN이 가진 근본적인 문제는 불안정한 학습과 긴 학습 시간이었다. 이 두 문제는 GAN이 고해상도의 이미지를 생성하는 것을 힘들게 만들었다. 128\*128 짜리 이미지를 만드는 모델 학습에도 긴 시간이 소요되고, 학습 안정화를 위해 이것저것 신경써야

danielseo

SWAGAN: A Style-based WAvelet-driven Generative Model

wo7864

StyleGAN은 PGGAN(Progressive Growing GAN)을 베이스 아키텍처로 몇가지의 기법을 추가로 적용하여 제안된 모델입니다. PGGAN을 토대로 구성되었기 때문에 1024 해상도의 고화질 이미지를 생성 할 수 있습니다.생성 이미지의 특성이 매우 잘

danielseo

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 논문 리뷰

stapers

최근 투빅스 컨퍼런스에서 "비영어권 사용자를 위한 글을 정갈하게 다듬어주기"(내맘대로붙여본이름, 정식이름은아직정해지지않았다.) 프로젝트가 시작되었다. 전체적인 플로우는 아래 그림과 같이 이루어질텐데, 나는 그 중에서도 unpaired data를 이용해서 non-nati

junyoung9696

GAN은 Generative Adversarial Networks의 약자로 이하 GAN이라고 줄여 부른다.한글로 말하자면 '생산적 적대 신경망'이라는데, 처음부터 어질어질 하다...어렵게 얘기하지 말고 비전공자도 이해하기 쉽게 흥미 유발부터 하나하나 써보겠다!https

tobigs-gm1

Style GAN [작성자 : 박준영]

kth811

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks Introduction 이번에 리뷰할 논문은 GAN의 dicriminator 혹은 loss부분을 건드리는 것이 아닌 오로지 generat