biscuitの博客

Z空间各向同性高斯噪声、W空间解耦分布、W+每层独立向量、F空间特征图、N空间随机细节、各空间在反演和编辑中的角色

Mapping Network与W空间的解耦性质、Synthesis Network逐级分辨率生成、AdaIN风格注入、Style Mixing正则化、Truncation Trick、StyleGAN2/3改进方向

GAN极小极大博弈回顾、最优判别器解析解D*(x)、全局最优p_g=p_data与JSD视角、Mode Collapse问题、WGAN与Wasserstein-1距离、1-Lipschitz约束与梯度惩罚

生成先验概念：GAN隐空间作为自然图像流形、Z/W/W+/F/N空间分类、四类反演方法概述、生成先验范式与传统端到端范式的对比

DCGAN全卷积化架构指南（转置卷积、BN、LeakyReLU）、cGAN条件生成、GAN架构演进为StyleGAN铺路的逻辑

从传统分割到深度分割、FCN全卷积网络与跳跃连接、U-Net编码器-解码器、DeepLab空洞卷积与ASPP、Mask R-CNN实例分割、语义/实例/全景分割对比

Canny边缘检测四步完整流程：高斯平滑、梯度幅值与方向、非极大值抑制、双阈值滞后跟踪；单像素宽二值边缘与分割的关系

边缘与轮廓的区别、轮廓提取与拓扑层级、Douglas-Peucker轮廓逼近、轮廓特征（面积/周长/质心/矩）、Hu不变矩