stylegan2-ada-MorphNF1

StyleGAN2应用于小型NF1数据集。 请参阅MakeNf1Data文件夹。 请与我们联系以获取我们的预训练模型。 值得注意的变化（来自原始的Nvidia来源）是 training/networks.py dense_layer_with_average 。 train_with_labels.py 。 （原始自述文件）具有自适应鉴别器增强（ADA）的StyleGAN2 — TensorFlow正式实施 用有限的数据训练生成对抗网络Tero Karras，Miika Aittala，Janne Hellsten，Samuli Laine，Jaakko Lehtinen，Timo Aila 摘要：使用太少的数据训练生成对抗网络（GAN）通常会导致判别器过度拟合，从而导致训练分散。 我们提出了一种自适应鉴别器增强机制，该机制可显着稳定有限数据体制中的训练。 该方法不需要更改丢失