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StyleGAN PGGAN 구조에서 Style transfer 개념을 적용한 새로운 generator architecture Style transfer 특정 이미지에서 style(나무)을 뽑아내고 다른 이미지에서 content(의자)를 뽑아내서 이를 합성(나무의자)하는 방식 PGGAN 학습을 진행하는 과정에서 점진적으로 layer를 추가해나가면서 점진적으로 해상도 증가시키는 generator architecture 의의 한 번에 고해상도 이미지를 만드는 것 보다 안정적으로 이미지 생성 가능 학습 속도가 많이 향상됨 한계 이미지의 특징 제어가 어려움 이러한 PGGAN의 한계를 극복하고자 StyleGAN에서는 image의 특징들을 disentangle시키는 구조로 특징 제어 성능을 향상시킴 Disentang..