GAN 논문 분류

Architecture Improving

FastGAN : 100개 미만의 샘플로 몇 시간만에 수렴하는 초경량 GAN

Projected GAN : GAN의 성능을 향상시키는 무작위 투영 다중 판별기 제안 

Alias-Free GAN(StyleGAN3) : StyleGAN2에서 신호처리의 개념을 도입해 엘리어싱을 완전히 제거

개념편, 아키텍처편

StyleGAN-XL : StyleGAN3 + Projected GAN

EqGAN-SA : 히트맵과 D의 attention map을 이용해 GAN 훈련 평형 개선

 

Inversion

StyleSpace : S 공간의 효율성 입증. S 공간에서의 속성 탐색 방법을 제안

ReStyle : 인코더 기반 반전과 직접 최적화 반전을 결합한 반전 인코더 모델

SAM Inversion : 가역성 맵을 예측하여 물체의 유형에 따라 각각 다른 계층에서 편집을 수행

 

Style Transfer

DualStyleGAN : 한 쌍의 매핑 네트워크를 이용해 얼굴 스타일 전송에 특화된 GAN

CAST : 스타일 전송에 새로운 대조 손실과 GAN 체계 도입. 성능 엄청 좋음

 

Translation

White-box cartoonization : 이미지를 세 단계 표현으로 분해하여 만화화

Sketch Your Own GAN : 직접 스케치를 통해 GAN 모델의 포즈 변경. 실용성 ↓

Cross-Domain Style Mixing : 인코더 기반 반전의 문제점을 해결하고 개선된 프레임워크 제안

DCT-Net : Cross domain translation을 full image에서 one-path로 가능하게 한 모델

 

Editing

Rewriting a Deep Generative Model : 훈련된 모델에서 특정 하위 집합만 변형되도록 네트워크 규칙 변경

GANWarping : 수동으로 편집한 변형을 GAN에 적용하는 방법. 증강 방법이 인상깊음

Paint2Pix : 사용자 입력 페인팅 이미지를 통해 간단히 이미지 편집, 합성 수행

DragGAN : 드래그를 통해 이미지 제어

 

Text-to-Image

StyleGAN-T : StyleGAN으로 text-to-image 따라잡기