Navigating the GAN Parameter Space for Semantic Image Editing
paper
yandex-research/navigan
生成对抗网络是用于视觉编辑的必不可少的工具，是图像到图像变换、图像重建恢复的标准组件。GAN对于可控生成特别有用，因为它的潜在空间包含范围广泛的可解释方向，非常适合语义编辑操作。通过这些方向逐渐更改潜在的代码，可以产生令人印象深刻的视觉效果。
- 原理
- 结果
- 不同参数空间比较
- 视觉效果的局部性
- 方法比较
图像语义编辑
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转载自blog.csdn.net/studyeboy/article/details/110532823
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