StyleGAN2显著地提高了生成图像的质量,作为其中一个应用,利用StyleGAN2找到真实人脸的最优潜码并重建图像,是一个有意思的话题。 到目前为止,我们收集到了四种重建真实人脸的方法,分别是: (1)StyleGAN2 官网自带的 run_projector.py,参见:轻轻松松使用StyleGAN2(二):使用run_projector.py将真实人脸投射到StyleGAN2 dlatents空间并重建图像 (2)rolux基于 run_projector.py 改进的 project_images.py,参见:轻轻松松使用StyleGAN2(四):StyleGAN2 Encoder,使用 projector_images.py 重建高质量人脸图像 (3)rolux开发的 StyleGAN Encoder,参见:轻轻松松使用StyleGAN2(三):一笑倾人城,再笑倾人国:让你的女朋友开心笑起来 (4)将Pbaylies在一代 StyleGAN Encoder 中成果,移植到 StyleGAN2 上,参见:StyleGAN2 使用 pbaylies/stylegan-encoder 将图片投影到潜在空间 这四种重建真实人脸的方法,各自的特点和处理速度如何呢?我们的实验结果如下表所示: 大家最关心的,四种方法重建人脸的图像质量如何呢?我们选用了两张真实人脸和两张美术作品人脸,对比他们的重建质量如下: 原图 官网 rolux project rolux encoder pbaylies encoder 看完以后,大家就会有了自己的看法。 如果是你,会选用哪个方案呢? (完)
方法名称
W 向量
vgg16-zhang 模型
resnet50 反向网络
迭代次数
处理时间 / 图
图像尺寸
官网自带
1×512
支持
无
1000
154.4秒
1024×1024
rolux project_images
18×512
支持
无
1000
151.8秒
1024×1024
rolux encoder
18×512
支持
无
1000
102.4秒
1024×1024
pbaylies encoder
18×512
支持
支持
100
32.1秒
1024×1024
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