StyleGAN 圆形伪影的系统性分析与去除

Way Tan; Bihan Wen; Xulei Yang

StyleGAN 圆形伪影的系统性分析与去除

计算机视觉与模式识别 2021-03-05 v2

作者: Way Tan , Bihan Wen , Xulei Yang

摘要

StyleGAN 是最先进的图像生成器之一，以合成高分辨率与超逼真人脸图像而闻名。尽管原始 StyleGAN 模型生成的图像在视觉上引人注目，但它们有时包含显著的圆形伪影，严重降低生成图像的质量。在这项工作中，我们通过研究原始 StyleGAN 架构不同阶段的功能，结合机制分析与大量实验，对这些圆形伪影如何形成提供了系统性调查。突出了促进此类不良伪影的原始 StyleGAN 关键模块。我们的调查还解释了为何伪影通常呈圆形、相对较小且很少分裂为两部分或更多部分。此外，我们提出了一种简单而有效的解决方案，通过应用一种新颖的像素-实例归一化（PIN）层来去除原始 StyleGAN 的显著圆形伪影。

关键词

StyleGAN 圆形伪影图像生成像素-实例归一化伪影去除 GAN 分析

引用

@article{arxiv.2103.01090,
  title  = {Systematic Analysis and Removal of Circular Artifacts for StyleGAN},
  author = {Way Tan and Bihan Wen and Xulei Yang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2103.01090},
  year   = {2021}
}

备注

8 pages, 15 figures, the original version firstly submitted to AAAI 2020 (in Aug. 2019) was titled "Towards Winning the Last Mile: Analysis and Removal of Circular Artifacts for StyleGAN"

StyleGAN 圆形伪影的系统性分析与去除

摘要

关键词

引用

备注

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