本篇內(nèi)容介紹了“如何壓縮版styleGAN合成高保真圖像”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司成立以來不斷整合自身及行業(yè)資源、不斷突破觀念以使企業(yè)策略得到完善和成熟，建立了一套“以技術(shù)為基點，以客戶需求中心、市場為導(dǎo)向”的快速反應(yīng)體系。對公司的主營項目，如中高端企業(yè)網(wǎng)站企劃 / 設(shè)計、行業(yè) / 企業(yè)門戶設(shè)計推廣、行業(yè)門戶平臺運營、app軟件開發(fā)公司、手機網(wǎng)站制作設(shè)計、微信網(wǎng)站制作、軟件開發(fā)、四川綿陽服務(wù)器托管等實行標準化操作，讓客戶可以直觀的預(yù)知到從成都創(chuàng)新互聯(lián)公司可以獲得的服務(wù)效果。

該實現(xiàn)所需的訓(xùn)練代碼非常簡單：    

pip install -r requirements.txtpython train.py --cfg configs/mobile_stylegan_ffhq.json --gpus <n_gpus

StyleGAN2（左）與 MobileStyleGAN（右）的生成效果展示。     下面我們來具體看一下 MobileStyleGAN 架構(gòu)的方法細節(jié)。  MobileStyleGAN 架構(gòu)     MobileStyleGAN 架構(gòu)是在基于樣式生成模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建的，它包括映射網(wǎng)絡(luò)和合成網(wǎng)絡(luò)，前者采用的是 StyleGAN2 中的映射網(wǎng)絡(luò)，該研究的重點是設(shè)計了一個計算高效的合成網(wǎng)絡(luò)。     MobileStyleGAN 與 StyleGAN2 的區(qū)別     StyleGAN2 使用基于像素的圖像表征，并旨在直接預(yù)測輸出圖像的像素值。而 MobileStyleGAN 使用基于頻率的圖像表征，旨在預(yù)測輸出圖像的離散小波變換 (DWT)。當應(yīng)用到 2D 圖像，DWT 將信道轉(zhuǎn)換成四個大小相同的信道，這幾個信道具有較低的空間分辨率和不同的頻帶。然后，逆向離散小波變換(IDWT) 從小波域重建基于像素的表征，如下圖所示。    

StyleGAN2 利用跳遠生成器（skip-generator），通過對同一圖像的多個分辨率的 RGB 值進行顯式求和來形成輸出圖像。該研究發(fā)現(xiàn)，當在小波域中對圖像進行預(yù)測時，基于跳遠連接（skip connection）的預(yù)測頭對生成圖像的質(zhì)量影響不大。因此，為了降低計算復(fù)雜度，該研究采用網(wǎng)絡(luò)中最后一個塊的單個預(yù)測頭替換跳遠生成器。但從中間塊中預(yù)測目標圖像對于穩(wěn)定的圖像合成具有重要意義。因此，該研究為每個中間塊添加一個輔助預(yù)測頭，根據(jù)目標圖像的空間分辨率對其進行預(yù)測。  
 

StyleGAN2 和 MobileStyleGAN 的預(yù)測頭區(qū)別。     如下圖所示，調(diào)制卷積包括調(diào)制、卷積和歸一化（左）。深度可分離調(diào)制卷積也包括這些部分（中）。StyleGAN2 描述了用于權(quán)重的調(diào)制 / 解調(diào)，該研究分別將它們應(yīng)用于輸入 / 輸出激活，這使得描述深度可分離調(diào)制卷積更加容易。  
 

 StyleGAN2 構(gòu)造塊使用 ConvTranspose（下圖左）來 upscale 輸入特征映射。而該研究在 MobileStyleGAN 構(gòu)造塊（下圖右）中使用 IDWT 當作 upscale 函數(shù)。由于 IDWT 不包含可訓(xùn)練參數(shù)，該研究在 IDWT 層之后增加了額外的深度可分離調(diào)制卷積。    

StyleGAN2 和 MobileStyleGAN 的完整構(gòu)造塊結(jié)構(gòu)如下圖所示：  
 

基于蒸餾的訓(xùn)練過程      類似于此前的一些研究，該研究的訓(xùn)練框架也基于知識蒸餾技術(shù)。該研究將 StyleGAN2 作為教師網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練 MobileStyleGAN 來模仿 StyleGAN2 的功能，訓(xùn)練框架如下圖所示。    

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