github地址：https://github.com/NVlabs/stylegan3
1、项目介绍：
抽象的：我们观察到，尽管具有层次卷积性质，但典型的生成对抗网络的合成过程以不健康的方式依赖于绝对像素坐标。这表现为例如细节似乎粘附到图像坐标而不是描绘对象的表面。我们将根本原因追溯到导致生成器网络混叠的粗心信号处理。将网络中的所有信号解释为连续信号，我们得出普遍适用的小架构更改，以确保不需要的信息不会泄漏到分层合成过程中。生成的网络与 StyleGAN2 的 FID 相匹配，但在内部表示方面存在显着差异，并且即使在亚像素尺度上，它们也完全等同于平移和旋转。
2、环境安装
- 平台：windows 10
- 编译器：pycharm
- cuda 11.3
- cudnn 8.2.0.53
3、执行代码
