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[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

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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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TF 1에서 TF 2로 porting하기

인턴 기간 동안 진행했던 CycleGAN code porting을 진행하면서 배웠던 버전 간의 차이점과 tensorflow 2를 사용하면서 썼던 api들에 대해 설명하려고 합니다. 기존의 코드는 tensorflow 1.8 버전으로 작성되었고 프로젝트를 진행했던 시점에서 최신 버전인 2.2버전으로 수정하였습니다. 코드를 수정하면서 기능적으로 달라진 부분은 다음과 같습니다. Red CNN, WGAN VGG, Cyclegan, Cycle Identity 4종류의

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