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With ever greater computational resources and more accessible software, deep neural networks have become ubiquitous across industry and academia.
Their remarkable ability to generalize to new samples defies the conventional view, which holds that complex, ...
EPFL2019
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While the quality of GAN image synthesis has improved tremendously in recent years, our ability to control and condition the output is still limited. Focusing on StyleGAN, we introduce a simple and effective method for making local, semantically-aware edit ...
2020
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State of the art content-based image retrieval algorithms owe their excellent performance to the rich semantics encoded in the deep activations of a convolutional neural network. The difference between these algorithms lies mostly in how activations are co ...