用于真实图像编辑的域内GAN反转
图：使用建议的In-Domain GAN反演和固定GAN生成器进行的真实图像编辑。
用于真实图像编辑的域内GAN反转朱家鹏*，沉玉军*，赵德利，周伯雷2020年欧洲计算机视觉会议（ECCV）
在存储库中，我们提出了一种域内GAN反转方法，该方法不仅可以忠实地重建输入图像，还可以确保反转后的代码在语义上对编辑有意义。基本上，域内GAN反转包含两个步骤：
训练领域指导的编码器。
执行域规范的优化。
新闻：请也找到仓库，它对PyTorch用户很友好！
[] [] [] [ ]
测验
预训练模型
请从以下链接下载经过预训练的模型。对于每个模型，它都包含GAN生成器和鉴别器，以及建议的域引导编码器。
小路
描述
使用数据集训练的域内GAN。
使用数据集训练的域内GAN。
使用数据集训练的域内GAN。
倒置
MODEL_PATH= ' styleganinv_fa
