【Tel Aviv大学】StyleGAN的架构、方法和应用的最新进展，State-of-the-Art in the Architecture, Methods and Applications of StyleGAN

生成对抗网络(GANs)已经成为图像合成的一种流行方法。其中，StyleGAN提供了一个有趣的案例研究，因为它优异的视觉质量和支持大量下游任务的能力。这份最新的报告涵盖了StyleGAN架构，以及它自诞生以来的使用方式，同时也分析了它的严重局限性。它的目的是为新人，谁希望得到一个领域的掌握，和更有经验的读者可能受益于看到当前的研究趋势和现有的工具。StyleGAN最有趣的方面是它的学习潜空间。尽管它是在没有监督的情况下学习的，但令人惊讶的是，它表现得很好，而且非常开明。结合StyleGAN的视觉质量，这些属性带来了无与伦比的编辑能力。然而，StyleGAN提供的控件天生就局限于生成器的学习分布，并且只能应用于由StyleGAN自己生成的图像。为了将StyleGAN的潜在控制应用到现实场景中，GAN反转和潜在空间嵌入的研究迅速流行起来。与此同时，这项研究也帮助我们了解了StyleGAN的内部机制和局限性。通过这些综述，我们勾勒出了StyleGAN令人印象深刻的故事，并讨论了让StyleGAN成为热门生成器的细节。我们进一步阐述了视觉先验StyleGAN结构，并讨论了它们在下游判别任务中的使用。展望未来，我们指出了StyleGAN的局限性，并对当前的趋势和未来研究的有希望的方向进行了推测，如针对任务和目标的微调。