![stylegan](https://neurohive.io/wp-content/uploads/2018/12/stylegan-1-e1544810659820.jpg)
Исследователи Nvidia опубликовали альтернативную архитектуру GAN, основанную на алгоритмах переноса стиля (style transfer). StyleGAN отделяет атрибуты высокого (например, позы и лица) и низкого уровня (веснушки и волосы) и генерирует новое изображение без учителя.
Результат работы новой GAN трудно отличить от реальных изображений:
![source destination results](https://neurohive.io/wp-content/uploads/2018/12/source-destination-results-770x497.jpg)
![Сгенерированные новые лица](https://neurohive.io/wp-content/uploads/2018/12/stylegan-433x570.jpg)
Сеть работает не только на лица. Ее также обучили генерировать, например, новые интерьеры и автомобили:
![Новые интерьеры и автомобили, созданные GAN](https://neurohive.io/wp-content/uploads/2018/12/stylegan-nvidia-770x490.jpg)
Сравнение результатов с традиционными и style-based генераторами:
![сравнение](https://neurohive.io/wp-content/uploads/2018/12/sravnenie-570x227.png)
Новый алгоритм превосходит другие современные методы с точки зрения традиционных качественных метрик, приводит к явно лучшим свойствам интерполяции.
Подробнее о работе нейросети смотрите на видео:
Код обещают опубликовать в ближайшее время. Также исследователи обещают опубликовать датасет с сгенерированными лицами.