1. Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation (PGGAN)

作者：
Tero Karras
Timo Aila
Samuli Laine
Jaakko Lehtinen
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基于一个理论，高分辨率的图像相对于较小分辨率的图像，是更难train的，因为分辨率越高包含的信息越大，生成器很难生成，所以极容易被判别器判定为假。

本文提出从低分辨率的图像开始训练，逐渐从4x4训练到1024x1024，使得训练更快，更稳定。

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每一个块中的工作

在这里插入图片描述图中(b)相比©多了一个分支，将16x16的结果直接传到了下面（类似于残差结构）以防止原来生成好的16x16的图像被32x32中的卷积破坏，从而训练失败。

图中(b)的α会随着训练的进行改变，一开始α为0，后逐渐增大。即变为了©。

2. A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks (CVPR 2019)

作者：
Tero Karras
Samuli Laine
Timo Aila
都是NVIDIA的
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4x4----8x8 粗粒度
16x16----32x32 中粒度
64x64----1024x1024细粒度

图中的输入Z都是从随机高维的高斯分布中取的。
Mapping network将z从高斯分布空间映射到了w空间，并通过一个仿射变换作为style输入到生成器中。
生成器中的Noise通过B块送入网络，其中的Noise在每个通道上加的大小不同，是逐像素的，这就导致有的像素大，有的像素小。
其中AdaIN的公式为：
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什么是style:就是上面公式中的y_s（缩放）和y_b（偏置），所以y就是两倍feature_map数量的大小。

判断特征解耦的好不好，可以通过计算其采样点之间的路径长度，例如：如下图所示，如果解耦较好，则两个采样点之间的距离可以通过直线连接，
Perceptual path length
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球面线性插值，其中z1, z2分别是两个latent code 做插值也就是风格，然后求距离，做积分，求出其之间距离.

Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN (CVPR 2020)

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解决了水滴状的问题，舍弃了渐变网络结构，改为固定的网络训练。

假设输入的是一个正态分布，这里的操作是将加法放到了卷积之后，乘法放到卷积中。下图展示了这一过程：
首先将AdaIN分成了normalization(正则化)和modulation(模式化)，在(b)图中在每一个feature map上计算mean和std，并且在每个加偏置后添加了激活函数（leaky ReLU）。
然后移除了一开始的一些冗余的操作继续将Adding bias 挪到了block外边，并且将每个feature map进行了除以std的操作
最后就用下面的两个公式，改造成了最后的样子。
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w和w’是原始的和模块化的权重，i是指第i个feature_map，j输出maps，k是空间卷积的角标。
Si为style中的缩放参数
对每个输出的feature_map，如果还要保证正态分布，则需要公式1中对所有的指标加起来算标准差，代表上面图（d）中的Mod和Demod代表公式2和公式1。

路径长度正则化
无论 w或图像空间方向如何，这些渐变应具有接近等长度，即小位移产生相同大小的变化。表示从潜在空间到图像空间的映射是良好的。
路径长度正则化不但提高了图片的生成质量，而且使得生成器更平滑，生成的图片反转回latent code更容易了。

StyleCLIP: Text-Driven Manipulation of StyleGAN Imagery（ICCV 2021）

作者：
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三个方法将CLIP和stylegan结合起来：

一个优化方案：利用基于CLIP的损失来响应用户提供的文本提示来修改输入潜在矢量。
一个潜在映射器：它针对给定的输入图像推断出文本引导的潜在操作步骤。
一个方法：在StyleGAN样式空间将文本映射到与输入无关的方向的方法。

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方法一：
给一个latent code命名为w，再给一个text prompt t，构造以下的公式：

计算使用w生成的图像和文本t之间的D_CLIP，以此来修改latent code
方法二：
Latent Mapper
对于一个特定的prompt训练一个网络，主要是训练得到一个w，并且将输入的w分为了三种粒度，

loss为
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方法三：
Global Directions
首先使用CLIP的text encoder去包含一个向量Δt在CLIP的嵌入空间
然后映射这个向量到一个可操作的方向Δs在S空间中
prompt engineering：对一个图像用很多的方法来进行描述最后去平均值，用target prompt 和 original prompt做差就得到了Δt.
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对每个通道进行扰动，每个扰动都是该通道标准差的大小。

通过将扰动后的产生的图像和目标做内积，如果值较大，则说明该通道对目标影响较大。