模式映射网络(Mapping Network): StyleGAN2中，z是从一个标准正态分布中采样的随机向量，它表示图像的潜在特征¹。z经过一个由8层全连接层组成的映射网络，被转换成一个中间潜在空间W，W空间的向量w可以控制图像的风格信息²。w被复制多份，每份对应一个合成网络的层，然后通过一个仿射变换，扩展为放缩因子和偏差因子 输入:512维的随机向量z 共8层全连接网络,每

StyleGAN2具有非常强的学习能力，除了可以用来生成人脸之外，官网还提供了其他一些模型，包括：小汽车、教堂、猫和马等。 此外，一代StyleGAN Encoder的优秀作者 Peter Baylies，基于维基艺术（WikiArt.org）上的油画佳作，训练出一个可以自动生成油画作品的模型，其开源地址是：https://github.com/pbaylies/stylegan2 我们用这个

最近github上开源了一个有点意思的项目，将真实世界的人脸变成动漫里的脸，当然也支持油画风之类的其他风格，或是反过来也可以。 github地址：https://github.com/HideUnderBush/UI2I_via_StyleGAN2 那么是怎么做的呢？作者将其论文也挂出来了，我们来看一看。这篇论文的全名叫做《Unsupervised Image-to-Image Trans

SA-UNet for Retinal Vessel improvment using StyleGAN2   作者提出了一种改进视网膜图像分割的方法，通过创建图像及其相应的分割地图来实现。作者的解决方案包括使用DRIVE数据集1对StylGAN2进行训练，并使用目前在分割DRIVE图像方面取得最先进结果的SA-UNet模型对新合成的图像进行分割。作者使用新生成的图像及其分割结果来重新训练SA-