Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть StyleGAN2 explained - AI generated faces, cars and cats!

  • AI Bites
  • 2020-10-13
  • 3772
StyleGAN2 explained - AI generated faces, cars and cats!
aideepfakeaifaces
  • ok logo

Скачать StyleGAN2 explained - AI generated faces, cars and cats! бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно StyleGAN2 explained - AI generated faces, cars and cats! или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку StyleGAN2 explained - AI generated faces, cars and cats! бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео StyleGAN2 explained - AI generated faces, cars and cats!

StyleGAN2 explained - AI generates faces, cars and cats!

StyleGAN-2 improves upon the StyleGAN architecture to overcome the artifacts produced by StyleGAN. It also reports results on the LSUN Car and LSUN Cat datasets in addition to the FFHQ dataset. In this video lets look at the ideas, results and novelties of StyleGAN-2.


Paper: https://arxiv.org/abs/1912.04958


Abstract: The style-based GAN architecture (StyleGAN) yields state-of-the-art results in data-driven unconditional generative image modeling. We expose and analyze several of its characteristic artifacts, and propose changes in both model architecture and training methods to address them. In particular, we redesign the generator normalization, revisit progressive growing, and regularize the generator to encourage good conditioning in the mapping from latent codes to images. In addition to improving image quality, this path length regularizer yields the additional benefit that the generator becomes significantly easier to invert. This makes it possible to reliably attribute a generated image to a particular network. We furthermore visualize how well the generator utilizes its output resolution, and identify a capacity problem, motivating us to train larger models for additional quality improvements. Overall, our improved model redefines the state of the art in unconditional image modeling, both in terms of existing distribution quality metrics as well as perceived image quality.

StyleGAN-2 Official Code: https://github.com/NVlabs/stylegan2
StyleGAN Official Code: https://github.com/NVlabs/stylegan




YouTube:    / aibites  
Twitter:   / ai_bites  

Music: https://www.bensound.com

📚 📚 📚 BOOKS I HAVE READ, REFER AND RECOMMEND 📚 📚 📚
📖 Deep Learning by Ian Goodfellow - https://amzn.to/3Wnyixv
📙 Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher M. Bishop - https://amzn.to/3ZVnQQA
📗 Machine Learning: A Probabilistic Perspective by Kevin Murphy - https://amzn.to/3kAqThb
📘 Multiple View Geometry in Computer Vision by R Hartley and A Zisserman - https://amzn.to/3XKVOWi

#ai #deepface #gan #neuralnetworks #machinelearning

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]