psp image dataset

pSp使用了CelebAMask-HQ数据集，该数据集包含19个语义类别。pSp可以生成大量具有各种姿态和表情的高清图像。与其他对比模型相比，pSp的结果表现相差不大。常规的方法是通过加入硬性约束来确保输入与输出的像素对应严格一致，但这可能导致问题变得病态化。DeepFaceDrawing使用一组分离的网络来解决这个问题，而pSp提供了一个更简单的解决方案。根据实验结果显示，pix2pixHD很难收敛到较好的结果，因为它在很大程度上依赖于条件因素中的成对信息。相比之下，pSp的效果还是相当不错的，与RotateAndRender相当。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【pSp】Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation【论文简单解读】](https://blog.csdn.net/weixin_38443388/article/details/109519101)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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