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...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Proceedings / IEEE International Conference on Computer Vision S. 2065 - 2074
Hauptverfasser:	Patashnik, Or, Wu, Zongze, Shechtman, Eli, Cohen-Or, Daniel, Lischinski, Dani
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.10.2021
Schlagworte:	Computer vision Hair Image and video synthesis Image coding Manuals Neural generative models Optimization Vision + language Vision applications and systems Visualization
ISSN:	2380-7504
Online-Zugang:	Volltext
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