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定制人脸图像那么难!使用TL-GAN模型轻松变脸

英伟达的 pg-GAN 生成的合成图像。以上没有一个是真实图像! 控制 GAN 模型的输出 ?...训练后,生成器网络将随机噪声作为输入,并生成几乎无法与训练数据集区分开来的逼真图像。然而,我们无法进一步控制生成图像的特征。...一个分辨率为 1024x1024 的生成图像的所有特征仅由潜在空间(作为图像内容的低维表示)中 512 维噪声向量确定。...我在 CelebA 数据集上训练了一个简单的 CNN,该数据集包含三万余张人脸图像,每个图像有 40 个标签。...这是通过多个工程 trick 达成的,如迁移学习、下采样图像大小、预缓存合成图像等。 结果 沿着特征轴移动潜在向量 首先,测试发现的特征轴能否用于控制生成图像的对应特征。

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