Основные отличия между StyleGAN и традиционными методами генерации изображений:

• Прогрессивный рост. 1 В процессе обучения сети генератора и дискриминатора постепенно увеличиваются в размерах и сложности, что позволяет StyleGAN генерировать изображения с более высоким разрешением (до 1024x1024 пикселей). 1
• Картографическая сеть. 1 Для управления стилем и внешним видом генерируемых изображений StyleGAN использует картографическую сеть, которая преобразует входные векторы скрытого пространства в промежуточные скрытые векторы. 1
• Сеть синтеза. 1 StyleGAN включает в себя сеть синтеза, которая берёт промежуточные скрытые векторы, созданные картографической сетью, и генерирует конечное выходное изображение. 1
• Регуляризация смешивания стилей. 1 Во время обучения StyleGAN вводит регуляризацию смешивания стилей, которая позволяет модели комбинировать различные стили из нескольких скрытых векторов, повышая реалистичность генерируемых выходных изображений. 1
• Добавление шума на каждом вычислительном слое. 6 В отличие от обычной реализации GAN для изображений, StyleGAN добавляет «артистичный» шум на каждом вычислительном слое, а не только на входе самого первого слоя. 6 Таким образом у него лучше и чётче получаются мелкие детали, которые должны дорисовываться на последних слоях генератора. 6