Making Anime Faces With StyleGAN · Gwern.net
A tutorial explaining how to train and generate high-quality anime faces with StyleGAN 1+2 neural networks, and tips/scripts for effective StyleGAN use. Generative neural networks, such as GANs, have struggled for years to generate decent-quality anime faces, despite their great success with photographic imagery such as real human faces. The task has now been effectively solved, for anime faces as
StyleGAN can generates realistic photos of Japanese Idols
Japanese Idol GeneratorJapanese idols are really cute and makes some people happier. So I’m developing a program to generate Japanese idols. I also developed face generator with face characteristic controllers (like more smiling, more pointy nose, more straight hair…etc). This is the video of how I controll the characteristics of idol faces. If you are interested in how this system is built, pleas
StyleGANを遊び尽くせ!! ~追加学習不要の画像編集~ - Qiita
はじめに AdventCalender論文24日目担当のぱしふぃんです。 突然ですが,最近このような論文1が出ました。 テスト https://t.co/QoXamqHB9w — ぱしふぃん (@pacifinapacific) December 21, 2019 なんとただの１枚絵をVtuberのモデルにできちゃうのです。ニコニコに上がっている解説動画では賞賛のコメントが多数寄せられていました。 これはすごい！ということで私も読んだのですが、データセットを作る段階ですごい労力を費やしているようでした。３ｄモデル1つ1つを目を閉じたり、開けたり、顔を傾けたりと差分をとり、ラベル付けしていくのはとても大変です。 「そんなラベル付けの手間を失くして似たようなことがやりたい！！」 その一つの可能性として今回StyleGANに着目してみます。StyleGANは滅茶苦茶綺麗な画像を生成できるモデルで
StyleGAN「写真が証拠になる時代は終わった。」 - Qiita
・各convolution層後にstyleの調整を行う ・細部の特徴（髪質やそばかす）はノイズによって生成される ・潜在変数$z$を中間潜在変数$w$にマッピングする ・これまでのGANのようにGeneratorの入力層に潜在変数$z$を入れることはしない Style-based generator A：$w$をstyle($y_s,y_b$)に変えるためのアフィン変換 $y_s,y_b$はチャンネルごとに値をもつ B：ノイズは1チャンネル画像から成る convの出力に足し合わせる前に、ノイズをチャンネルごとにスケーリングすることを意味する 構成 Style-based generatorではこれまでのような入力層は使わず、全結合層を連ねたMapping network fから始まる Mapping network fは8層で構成されSynthesis network gは18層で構成され
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