参考資料

StyleGAN2を使用した高解像度画像の合成

機械学習を使用した高解像度のスタイライズド 画像生成だそうです。githubでソースが公開されてるようです。
https://news.developer.nvidia.com/synthesizing-high-resolution-images-with-stylegan2/
https://github.com/NVlabs/stylegan2

NVIDIA Researchによって開発され、CVPR 2020で発表されたStyleGAN2と呼ばれるこの新しいプロジェクトは、転移学習を使用して、無限に多様な絵画スタイルで一見無限のポートレートを生成します。

 

概要

スタイルベースのGANアーキテクチャ(StyleGAN)は、データ駆動型の無条件生成画像モデリングで最先端の結果をもたらします。その特徴的なアーティファクトのいくつかを公開して分析し、それらに対処するためのモデルアーキテクチャとトレーニング方法の両方の変更を提案します。

特にジェネレーターの正規化を再設計し、プログレッシブ成長を再検討し、ジェネレーターを正規化して、潜在的なベクトルから画像へのマッピングを適切に調整します。このパス長レギュラライザは、画質を向上させるだけでなく、ジェネレーターの反転が非常に容易になるという利点もあります。これにより、特定のネットワークによって画像が生成されているかどうかを確実に検出できます。

さらに、ジェネレーターがその出力解像度をどのように活用するかを視覚化し、容量の問題を特定して、より大きなモデルをトレーニングして追加の品質改善を行う動機付けをします。全体的に見て、私たちの改良されたモデルは、既存の配信品質メトリックと知覚される画像品質の両方の観点から、無条件の画像モデリングにおける最先端の技術を再定義します。

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