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超分辨率通过 StyleGAN 规范化潜变量搜索：现实感 - 保真度权衡
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了通过层次语义约束器（HSR）改善StyleGANs生成图像的真实性和自然性，并提出了Attribute Linearity Score（ALS）来衡量属性变量的线性度。实验结果显示，HSR可以约束生成器学习到的分层表征，提高样式编辑后图像的自然性和真实性，同时提高属性变量的线性度。
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关键要点
- 研究通过层次语义约束器（HSR）改善StyleGANs生成图像的真实性和自然性。
- 提出新的Attribute Linearity Score（ALS）来衡量属性变量的线性度。
- 实验表明，HSR可以约束生成器学习到的分层表征。
- HSR提高样式编辑后图像的自然度和真实性。
- HSR同时提高了属性变量的线性度。
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