这两年随着像Tiktok，SnapChat这一类短视频平台的流行，风格转换类的算法在这类平台上也得到了广泛的应用，深受用户喜爱。比如snapchat中的卡通画人脸，变小孩，变光头等一类滤镜，其视觉效果都非常棒，在社交媒体上也被广泛传播。这类人脸风格化滤镜的底层算法是基于GAN（生成对抗网络）研发而成的。而在GAN被广泛商业化应用的道路上，有两篇非常重要的工作，分别是 Pix2Pix，和 StyleGAN，这两篇工作GAN被商业化成为了可能。

本文主要是介绍两篇工作的一篇 StyleGAN。

StyleGAN (A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 2018)

StyleGAN是有NVIDIA于2018年提出的，截止2022年3月有3825次引用。

StyleGAN网络主要分成两个部分，分别是Mapping Network 和 Synthesis Network。结构图如下：

如上图所示：

  • Mapping Network：映射网络，它的结构比较简单；由8个全连接层组成，网络输入为 512x1 的向量，输出也是 512x1的向量。