Sistemi lejon sintez\u00ebn e imazhit t\u00eb nj\u00eb fytyre t\u00eb re mbi baz\u00ebn e interpolimit t\u00eb karakteristikave t\u00eb disa fytyrave, duke kombinuar tiparet e tyre karakteristike dhe duke p\u00ebrshtatur imazhin p\u00ebrkat\u00ebs sipas mosh\u00ebs, gjinis\u00eb, gjat\u00ebsi t\u00eb flok\u00ebve, karakterit t\u00eb buz\u00ebqeshjes, form\u00ebs s\u00eb hund\u00ebs, ngjyr\u00ebs s\u00eb l\u00ebkur\u00ebs, syzeve, k\u00ebndit t\u00eb fotografis\u00eb. Gjeneratori e sheh imazhin si nj\u00eb koleksion stilesh, duke ndar\u00eb automatikisht detajet karakteristike (pikat e bardha, flok\u00ebt, syzet) nga atributet e p\u00ebrgjithshme t\u00eb nivelit t\u00eb lart\u00eb (pozita, gjinia, ndryshimet nga mosha) dhe duke lejuar kombinimin e tyre n\u00eb nj\u00eb form\u00eb t\u00eb rast\u00ebsishme duke p\u00ebrcaktuar pronat dominuese p\u00ebrmes koeficient\u00ebve t\u00eb pesh\u00ebs. Si rezultat, krijohen imazhe q\u00eb duken t\u00eb pandashme nga fotografit\u00eb e v\u00ebrteta.
<\/center> <\/p>\n
Versioni e par\u00eb e teknologjis\u00eb StyleGAN u publikua n\u00eb vitin 2019, pas s\u00eb cil\u00ebs n\u00eb vitin 2020 u propozuar nj\u00eb redaktim i p\u00ebrmir\u00ebsuar i StyleGAN2, q\u00eb lejon arritjen e cil\u00ebsis\u00eb m\u00eb t\u00eb mir\u00eb t\u00eb imazheve dhe eleminon disa artefakte. N\u00eb k\u00ebt\u00eb m\u00ebnyr\u00eb, sistemi mbeti statik, pra nuk lejonte realizimin e animacioneve realiste dhe l\u00ebvizjes s\u00eb fytyr\u00ebs. Gjat\u00eb zhvillimit t\u00eb StyleGAN3, q\u00ebllimi kryesor ishte adaptimi i teknologjis\u00eb p\u00ebr p\u00ebrdorim n\u00eb animacion dhe video. <\/p>\n
N\u00eb StyleGAN3 \u00ebsht\u00eb p\u00ebrdorur nj\u00eb arkitektur\u00eb e rregulluar e gjenerimit t\u00eb imazheve, e cila \u00ebsht\u00eb \u00e7liruar nga aliasingu, dhe jan\u00eb propozuar skenar\u00eb t\u00eb rinj p\u00ebr trajnimin e rrjetit nervor. Ajo p\u00ebrfshin mjete t\u00eb reja p\u00ebr vizualizimin interaktiv (visualizer.py), analiz\u00ebn (avg_spectra.py) dhe gjenerimin e videove (gen_video.py). N\u00eb realizim \u00ebsht\u00eb reduktuar edhe konsumi i memories dhe procesi i trajnimit \u00ebsht\u00eb p\u00ebrshpejtuar.
<\/center> <\/p>\n
Ve\u00e7oria kryesore e arkitektur\u00ebs StyleGAN3 \u00ebsht\u00eb kalimi n\u00eb interpretimin e t\u00eb gjith\u00eb sinjaleve n\u00eb rrjetin nervor n\u00eb form\u00ebn e proceseve t\u00eb vazhdueshme, \u00e7ka lejon q\u00eb gjat\u00eb formimit t\u00eb detajeve t\u00eb manipulohet pozitat relative, t\u00eb cilat nuk jan\u00eb lidhur me koordinatat absolute t\u00eb piksel\u00ebve t\u00eb ve\u00e7ant\u00eb n\u00eb imazhin, por jan\u00eb lidhur me sip\u00ebrfaqen e objekteve t\u00eb pasqyruara. N\u00eb StyleGAN dhe StyleGAN2, lidhja me piksel\u00ebt gjat\u00eb gjenerimit shkaktonte probleme gjat\u00eb vizualizimit dinamik, p\u00ebr shembull, gjat\u00eb l\u00ebvizjes s\u00eb imazhit v\u00ebrehej mosp\u00ebrputhja e detajeve t\u00eb vogla, si\u00e7 jan\u00eb rrudhat dhe fijet e flok\u00ebve, t\u00eb cilat l\u00ebviznin sikur ishin ndar\u00eb nga fytyra e tjera. N\u00eb StyleGAN3 k\u00ebto probleme jan\u00eb zgjidhur dhe teknologjia \u00ebsht\u00eb e p\u00ebrshtatshme p\u00ebr formimin e videove.
![\"NVIDIA](\"\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/94ecac7b420fcd6b3d164134b830e147.jpg\")
<\/center> <\/p>\n![\"NVIDIA](\"\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/e8a68abee5a637f9be1b9ca79652e043.jpg\")
<\/center> <\/p>\n