Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold
Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold Abstract Synthesizing visual content that meets users' needs often requires flexible and precise controllability of the pose, shape, expression, and layout of the generated objects. Existing approaches gain controllability of generative adversarial networks (GANs) via manually annotated training data or a prior 3D
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DALL-E in Pytorch ã®ä½¿ã„方｜npaka
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Imagen: Text-to-Image Diffusion Models
Imagen unprecedented photorealism × deep level of language understanding unprecedented photorealism deep level of language understanding We present Imagen, a text-to-image diffusion model with an unprecedented degree of photorealism and a deep level of language understanding. Imagen builds on the power of large transformer language models in understanding text and hinges on the strength of diffusi
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For significantly better and customizable anime image generation, check out Holara AI Creativity Slider       0.5 Higher creativity values tell the AI to be more creative and detailed, but also messy and weird Speed Slider    1.5 Space: pause grid, Drag: pan grid, Click: open image in new tab F: fullscreen mode, Z: toggle zoom on hover, V: video mode You can find updates about anime and AI on Twi
メルアイコン変æ›å™¨ã‚’作ã£ãŸè©± - Qiita
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ã€ICLR2020採択論文】GANã®ãªã‚らã‹ã•ã¨å®‰å®šæ€§ - Preferred Networks Research & Development
リサーãƒãƒ£ãƒ¼ã®å—ã§ã™ã€‚機械å¦ç¿’ã®ãƒˆãƒƒãƒ—会è°ã®ã²ã¨ã¤ã§ã‚ã‚‹ICLR2020ã«ã€2019年度PFNå¤å£ã‚¤ãƒ³ã‚¿ãƒ¼ãƒ³ã®Casey Chuã•ã‚“ã€PFN技術顧å•ã®ç¦æ°´å¥æ¬¡æ•™æŽˆã¨å…±åŒã§æ›¸ã„ãŸè«–æ–‡ãŒæŽ¡æŠžã•ã‚Œã¾ã—ãŸã€‚ Casey Chu, Kentaro Minami and Kenji Fukumizu. Smoothness and Stability in GANs. In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2020, to appear. 論文リンク 本記事ã§ã¯ã€ä¸Šè¨˜è«–æ–‡ã®å†…容を簡å˜ã«ç´¹ä»‹ã—ã¾ã™ã€‚ 背景: GANã¨å®‰å®šåŒ–技術 周知ã®ã¨ãŠã‚Šã€æ•µå¯¾çš„生æˆãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ (GAN, [1]) ã¯ã¨ã¦ã‚‚強力ãªç”Ÿæˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã™ã€‚例ãˆã°ã€GANã«ã‚ˆã£ã¦è‡ªç„¶ãªé«˜è§£åƒåº¦ç”»åƒã‚’生æˆã§ãã‚‹ã“ã¨ãŒçŸ¥ã‚‰ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚下記ã¯é«˜è§£åƒåº¦ç”»åƒç”Ÿæˆã«ãŠ
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GANを用ã„ãŸç”»åƒç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ - Qiita
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