如题：头发再多也没有用， 再训练下去，头就秃了...
噗哈哈哈哈哈哈
看来热图注意力机制也解决不了比例问题啊～～
原版的cycleGAN 经常把照片的鼻子对应成下巴，把下巴对应成脖子。。。
还有就是秃头问题
卡通导致照片秃头，照片给卡通植发～～
实际是照片和卡通的”相框比例“不同。
照片经常会”自恋“的只照脸，而卡通从来都是没有 ”bēr 头“的，都有”刘海儿“
大神昨天分享的不错哦！ 这个是否有其他方式可以改进？
这个比例是指 图片大小，还是类似生成内容的范围？
哈哈，谢谢
我觉得这是数据集的问题吧，与其将精力放在用模型改进，还不如规范一下训练数据集更方便
要么就用人脸检测模型将原数据集进行多尺度（比例）裁剪的数据增广
不知道效果怎么样，还得试
是指范围，有的图片是肖像比例，有的只有部分面孔
范围比例规范的主要是照片那部分数据，卡通部分范围比例要好得多
赞，学习到了！
怎么？你以为不GAN就不秃了（回答者气愤地摸摸自己稀疏的头发）？
默默的摸摸自己的头发， 一拍大腿，灵感闪现，要不让GAN给生成一些，哈哈！
这可太棒了！
又了解了一个新的，学习了。
我裂开了
噗哈哈哈哈哈哈
看来热图注意力机制也解决不了比例问题啊～～
原版的cycleGAN 经常把照片的鼻子对应成下巴，把下巴对应成脖子。。。
还有就是秃头问题
卡通导致照片秃头，照片给卡通植发～～
实际是照片和卡通的”相框比例“不同。
照片经常会”自恋“的只照脸，而卡通从来都是没有 ”bēr 头“的，都有”刘海儿“
大神昨天分享的不错哦！ 这个是否有其他方式可以改进？
这个比例是指 图片大小，还是类似生成内容的范围？
哈哈，谢谢
我觉得这是数据集的问题吧，与其将精力放在用模型改进，还不如规范一下训练数据集更方便
要么就用人脸检测模型将原数据集进行多尺度（比例）裁剪的数据增广
不知道效果怎么样，还得试
是指范围，有的图片是肖像比例，有的只有部分面孔
范围比例规范的主要是照片那部分数据，卡通部分范围比例要好得多
赞，学习到了！
怎么？你以为不GAN就不秃了（回答者气愤地摸摸自己稀疏的头发）？
默默的摸摸自己的头发， 一拍大腿，灵感闪现，要不让GAN给生成一些，哈哈！
这可太棒了！
又了解了一个新的，学习了。
我裂开了