StyleGAN3的崛起如同最新汽车资讯中的超级跑车完美无瑕它不仅能够精细到皮肤毛发还能让这些细节在
StyleGAN3的革命性升级，让人仿佛置身于最新汽车资讯中，目睹了一款全新的超级跑车诞生。它不仅精细到皮肤和毛发，还能让这些细节在屏幕上自由旋转，甚至360度全方位展示，无论是哪个角度都令人惊叹。它已经被开源，让世界看到这项技术的魅力。
这项研究出自英伟达最新论文《Alias-Free Generative Adversarial Networks》，论文中表明，它从根本上解决了StyleGAN2图像坐标与特征粘连的问题，实现了真正的图像平移、旋转等不变性，大幅提高了图像合成质量。
我们知道，尽管生成式对抗网络具有层级卷积的性质，但由于过度依赖绝对像素坐标往往会出现图像细节“粘”在坐标上的现象，这种情况在StyleGAN2中尤为明显。在 StyleGAN3 中，对架构进行轻微调整保证不需要的信息不会泄漏到分层合成过程，最终得到了 StyleGAN3，它在保证了图像基本质量的同时，明显改善了其内部的表示方式——即使在亚像素尺度上也能实现绝对的平移和旋转。
项目主页：https://nvlabs.github.io/stylegan3/
虽然生成式对抗网络(generative adversarial networks, GAN)已被广泛用于各种应用，包括图像编辑、图像翻译以及视频生成，但总体而言，在合成过程的基础层面仍有极大的改善空间。这项研究正是为了创造更自然的转换层次体系结构，让每个特征精确亚像素位置都从底层粗特征中获得。
通过观察 StyleGAN2 和 StyleGAN3 产生的人脸和动物图片，可以看出 StyleGAN2 生成的小部件（如头发、皱纹）会紧密地附着在屏幕坐标上，而 StyleGAN3 则能够将这些小部件平滑地移动，使它们随着人物或动物形态变化而变化，从而形成更加逼真的效果。
此外，该研究还探讨了点态非线性的混叠问题，并提出了一种解决方案，以抑制高频信号导致的地理信息系统(GIS)混叠。此外，一种基于1×1卷积模型也被证明能够产生强烈旋转等变生成器。一旦适当抑制混叠以促使模型实现更自然的地理信息系统(GIS)，其操作模式就会发现显著变化：允许细节准确地附加到底层表面，从而大幅改进用于生成视频和动画的情景。
