StyleCLIP: Text-Driven Manipulation of StyleGAN Imagery

Inspired by the ability of StyleGAN to generate highly realistic images in a variety of domains, much recent work has focused on understanding how to use the latent spaces of StyleGAN to manipulate generated and real images. However, discovering semantically meaningful latent manipulations typically...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings / IEEE International Conference on Computer Vision s. 2065 - 2074
Hlavní autoři:	Patashnik, Or, Wu, Zongze, Shechtman, Eli, Cohen-Or, Daniel, Lischinski, Dani
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.10.2021
Témata:	Computer vision Hair Image and video synthesis Image coding Manuals Neural generative models Optimization Vision + language Vision applications and systems Visualization
ISSN:	2380-7504
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!