StyleGAN 提升图像真实度的技巧：随机噪声、局部变换、渐进式增强等

StyleGAN 通过以下几个方面提高图像的真实度：

随机噪声注入：在训练过程中，随机向图像中注入噪声，以增加图像的变化和多样性，使生成的图像更加真实。
局部变换：通过对图像的不同部分进行不同的变换，如旋转、缩放、扭曲等，以增加图像的多样性和真实性。
渐进式增强：在生成图像时，采用渐进式增强的方式，从低分辨率图像逐渐增加分辨率，以避免生成器在高分辨率图像中出现失真或崩溃的情况。
风格变换：通过对生成器的输入向量进行风格变换，以增加图像的多样性和真实性。风格变换可以通过改变输入向量的均值和方差来实现，也可以通过将输入向量与预先训练的风格向量进行插值来实现。
生成器和判别器的优化：通过对生成器和判别器的优化，使它们能够更好地学习和模拟真实图像的特征和分布，从而提高生成的图像的真实度。