🔍 什么是 StyleGAN？

StyleGAN（Style Generative Adversarial Network）是由 Karras et al. 提出的生成对抗网络，通过风格迁移和潜在空间操控实现高质量图像生成。其核心优势在于：

  • 支持无监督学习
  • 可控制生成图像的风格细节
  • 生成分辨率可达 1024x1024

💡 实现步骤概览

  1. 环境配置
    安装 PyTorch 和相关依赖：

    pip install torch torchvision==0.10.1

    📎 查看完整环境搭建指南

  2. 模型结构

    • 使用 StyleGAN2 架构（更稳定）
    • 核心组件：Generator, Discriminator, Style Mixing
    • 支持 Progressive Growing 技术（逐步提升分辨率）

  3. 训练技巧

    • 使用 WGAN-GP 损失函数（更稳定）
    • 调整 learning_rate 和 batch_size 参数
    • 添加 ema（指数移动平均）优化器

  4. 扩展应用

    • 风格迁移（如动漫/油画风格）
    • 人脸生成（CelebA 数据集）
    • 生成对抗网络变体（如 StyleGAN3）

🖼️ 可视化示例

StyleGAN_implementation
GAN_training
neural_network_architecture

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⚠️ 注意事项

  • 确保 GPU 环境（推荐 NVIDIA CUDA）
  • 训练时间可能较长（需耐心等待）
  • 可尝试 预训练模型 加速实验

欢迎在评论区分享你的 StyleGAN 实现经验！✨