StyleGan 논문 설명 (1) 썸네일형 리스트형 [Deep learning 논문 읽기] style-gan 1 1. Abstract & Introduction 중요한 점 원래 gan은 latent vector에서 바로 mapping해서 뭔가 style 조절하기가 어려웠다. 또 latent vector가 학습 데이터의 확률 분포를 따를 수 밖에 없다. 이걸 entanglement (얽혔다는 뜻) 라고 하는 듯. style-gan은 이를 보완한다. 그게 여기서 강조하는 intermediate latent space이다. 2. Style Based Generator - 예전엔 latent code(z)가 input layer를 통과하는 형식으로 generator가 동작했다. 여기선 아예 input layer를 생략하고 어떤 상수를 배우고 이렇게 배운 상수에서 시작한다! 이 상수가 뭐냐면 아래 그림 (b)에서 합성 네트.. 이전 1 다음
