CVPR 2021 Oral | 周博磊团队提出SeFa：用无监督方法控制GAN

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达晓查 发自 凹非寺 来源：量子位（QbitAI）现在，GAN不仅能画出二次元妹子，还能精准调节五官、表情、姿势和绘画风格。而且在调控某个因素的时候，其他条件能尽量保持不变。Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs论文：https://arxiv.org/abs/2007.06600代码：https://github.com/genforce/sefa这就是香港中文大学周博磊团队提出的SeFa（语义分解，Semantics Factorization），该论文最近入选了CVPR 2021（Oral）。SeFa适用于PGGAN、StyleGAN、BigGAN和StyleGAN2等常见GAN模型，不仅对二次元妹子有效，甚至还能调控猫咪上下左右不同方向。通过这种方法分离出映射矩阵的各个本征值，即可实现对不同图像元素的精准调控更重要的是，SeFa无需 ………………………………