Projected GAN 3

projected gan의 베이스 모델을 stylegan2로 하고 잠재벡터 차원을 줄여서 학습해보니 확실히 다양한 색상이 나오긴 한다. 적은 수의 특징을 찾으려다 보니 색상이 가장 큰 특징이라 그런 것 같다.

 

하지만 계속 학습을 진행하니 또 모드붕괴됨...

내가 며칠동안 베이스모델을 stylegan2로 하고 fid를 끌어올려볼려고 많은 시도를 해봤는데 딱히 엄청난 성과가 있진 않았다. 지금까지 내가 이 데이터셋으로 stylegan2모델을 많이 돌려봤지만 fid가 50이하로 떨어진 적이 한번도 없었는데 fastgan으로 하면 첫 평가인 16000kimg만에 fid가 20 이하로 떨어진다.

개인이 다양하고 방대한 빅데이터를 마련할 수가 없으니 (물론 오픈된 데이터셋을 사용하면 되긴 하지만 나만의 데이터셋을 사용하고 싶은 그런 마음이 있잖아?) 아마 앞으로 베이스 모델을 fastgan으로만 사용하게 될 것 같다. 수렴도 엄청빠르고 그냥 성능이 좋다. 개인이 구할 수 있는 질 낮은 데이터셋에서는 거의 모든 경우에서 fastgan이 더 좋은 성능을 낼 것 같음.