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README.md

@@ -21,8 +21,7 @@ PGGAN（渐进式生长生成对抗网络）通过先从低分辨率开始训练
 <div align=center>
     <img src="./images/PGGAN.png"/>
 </div>  
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-StyleGAN   
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 PGGAN虽然能生成高清伪图，但是不能对图象的风格和细节进行修改，StyleGAN通过对特征进行解耦，让特征之间相互独立，互不影响，从而达到单独修改图象的某一部分的目的。具体来说StyleGAN是通过修改生成器，下图中左边为传统的生成器，右部分为StyleGAN的生成器，由两部分构成——Mapping network和Synthesis network ，其中Mapping network就是用来控制图像的风格信息，Synthesis network用来生成图像
 
 <div align=center>

model.properties

+# 模型唯一标识
+modelCode=733
+# 模型名称
+modelName=stylegan2_mmcv
+# 模型描述
+modelDescription=StyleGAN2对StyleGAN的归一化操作进行改进，作者把AdaIN层里面的归一化去掉，将噪声B和偏置项b移动出style模块之外，取得了更好的生成效果。
+# 应用场景
+appScenario=推理,训练,人脸生成,安防,交通,教育
+# 框架类型
+frameType=mmcv
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