scaling-up-stylegan2:通过扩展StyleGAN2实现逼真的质量

扩大StyleGAN2 为了上帝的爱，有人会研究面Kong以外的东西。 — dvs 免责声明：我可能完全错误地表达以下内容。 由于计算量有限，我没有进行适当的消融研究。 此写内容过度适合单个数据集。 我和该存储库都与NVidia没有任何关联。 TL; DR 这篇文章是我上一篇。 我已经从零开始用1024px分辨率的女性肖像数据集训练了StyleGAN2（“ SG2”）。 通过将可训练参数的数量增加约200％，可以进一步提高样品质量，从而可以实现更好的FID50K指标以及接近真实感的样品质量。 精选样品，XXL和XL型号，Ψ= 0.60采样 目录 3.1。 3.2。 3.3。 A.B.C. 背景 在以前的实验中获得的样本的主观质量涉及从零开始训练SG2和1024px分辨率的女性肖像数据集，因此还有很大的改进空间。 即使使用了良好的FID50K度量标准（在N = 36K肖像数据集T