A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 翻译3&4

3.基于样式的生成器的属性 我们的生成器架构使得通过对样式进行特定比例的修改来控制图像合成成为可能。我们可以将映射网络和仿射变换视为从学习分布中为每个样式提取样本的方法，而将合成网络视为基于样式集合生成新图像的方法。每个样式的效果都在网络中本地化，即修改样式的特定子集可能会影响只有图像的某些方面。 为了了解这种局部化的原因，让我们考虑AdaIN操作（公式1）如何首先将每个信道规格化为零平均值和单位

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