三种方法可以使用StyleGAN预先训的生成器

（4）值得专门说明的一点是，有三种方法可以使用StyleGAN预先训的生成器：

（4.1）使用Gs.run()，输入和输出均为numpy数组，这是一种最为简便的使用方法:

# 选择特征向量
rnd = np.random.RandomState(5)
latents = rnd.randn(1, Gs.input_shape[1])# 生成图像
fmt = dict(func=tflib.convert_images_to_uint8, nchw_to_nhwc=True)
images = Gs.run(latents, None, truncation_psi=0.7, randomize_noise=True, output_transform=fmt)

第一个参数是一批形状为[num, 512]的特征向量，第二个参数预留给类别标签（StyleGan并没有使用，所以参数为None）。其余的关键字参数是可选的。输出是一批图像，其格式由output_transform参数决定。

（4.2）使用Gs.get_output_for()将生成器合并为一个更大的TensorFlow表达式的一部分:

latents = tf.random_normal([self.minibatch_per_gpu] + Gs_clone.input_shape[1:])
images = Gs_clone.get_output_for(latents, None, is_validation=True, randomize_noise=True)
images = tflib.convert_images_to_uint8(images)
result_expr.append(inception_clone.get_output_for(images))

The above code is from metrics/frechet_inception_distance.py，它生成一批随机图像，并将它们直接提供给Inception-v3网络，而无需在中间将数据转换为numpy数组。

（4.3）查找Gs.components.mapping和Gs.components.synthesis以访问生成器的各个子网络，即下面的src_dlatents，Similar to Gs, the sub-networks are represented as independent instances of dnnlib.tflib.Network:

src_latents = np.stack(np.random.RandomState(seed).randn(Gs.input_shape[1]) for seed in src_seeds)
src_dlatents = Gs.components.mapping.run(src_latents, None) # [seed, layer, component]
src_images = Gs.components.synthesis.run(src_dlatents, randomize_noise=False, **synthesis_kwargs)

The above code is from generate_figures.py.首先利用映射网络将一批特征向量转化为中间的W空间，然后利用合成网络将这些向量转化为一批图像。src_dlatents数组为合成网络的每一层存储同一w向量的单独副本，在使用合成网络之前，其中某些副本可以用其他的数据（如：draw_style_mixing_figure()函数中用到的dst_dlatents）的某些副本来替换，然后再通过合成网络来实现样式混合。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41943311/article/details/100694599

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