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StyleGAN

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T1, T2, FLAIR-Stacked Brain MRI Generation using StyleGAN2
StyleGAN

T1, T2, FLAIR-Stacked Brain MRI Generation using StyleGAN2

1. T1, T2, FLAIR image 1-1. MRI Parameters MRI(자기공명영상)란 인체 내에 있는 원자핵에 외부로부터 에너지를 주어 그 핵에서 발생하는 신호(signal)를 얻어 영상화 하는 것이다. MRI에서 주로 이용되는 원자핵은 수소원자핵 내의 양성자(proton)이다. 즉, 해당 양성자와 외부 에너지와의 상호작용에 의해 MR 영상에 관련된 대조도를 묘사할 수

[GAN 시리즈][StyleGAN] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks -2편
논문 리뷰

[GAN 시리즈][StyleGAN] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks -2편

StyleGAN은 PGGAN 구조에서 Style transfer 개념을 적용하여 generator architetcture를 재구성 한 논문입니다. 그로 인하여 PGGAN에서 불가능 했던 style을 scale-specific control이 가능하게 되었습니다. Paper 원문: StyleGAN: A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks StyleGAN official code(Tensorflow): https://github.com/NVlabs/stylegan 본 포스팅은 StyleGAN 2편으로 StyleGAN 1편을 읽고 오시면

[GAN 시리즈][StyleGAN] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks -1편
논문리뷰

[GAN 시리즈][StyleGAN] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks -1편

StyleGAN은 PGGAN 구조에서 Style transfer 개념을 적용하여 generator architetcture를 재구성 한 논문입니다. 그로 인하여 PGGAN에서 불가능 했던 style을 scale-specific control이 가능하게 되었습니다. Paper 원문: StyleGAN: A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks StyleGAN official code(Tensorflow): https://github.com/NVlabs/stylegan 1. Abstract [제안한 네트워크] Style transfer 문헌에서 차용한

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