Image manipulation
GAN Inversion
StyleGAN : 각 layer마다 hierachical latent code를 부여
Image2styleGAN :
Mask-Contrasting GAN: 강아지 mask : Contrast Gan으로 고양이를 만들어서 이후 고양이- 크기에 맞춰서
one-hot vector로 줘서 고양이로 가져와서 자르고 붙인다. 선이 나와서 부자연스럽게 나온다. 2018
윤곽을 잡아주는 object dection해서 mask를 확보한 다음에 대입
Multi Code GAN
In-domain GAN Inversion for Real Image Editing
넣은 것을 그대로 복원이 우선이었는데,
latent code에 대한 특성을 조사해서, 픽셀 단위 차원에서 복원 + semantic 차원에서의 복원
특정 latent space마다 다른 weight를 주면 안 좋다...? 각 layer에 같은 w에 들어가는게 원본이랑 비슷하면서 사실적으로 나온다.
Designing an Encoder for StyleGAN Image manipulation 2021 Siggraph
layer별 latent code를 다양하게 뽑아서 다양한 image 생성 가능.
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