{
 "<h1><a href=\"https://nn.labml.ai/gan/stylegan/index.html\">StyleGAN 2</a></h1>\n<p>This is a <a href=\"https://pytorch.org\">PyTorch</a> implementation of the paper  <a href=\"https://arxiv.org/abs/1912.04958\">Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN</a>  which introduces <strong>StyleGAN2</strong>. StyleGAN 2 is an improvement over <strong>StyleGAN</strong> from the paper  <a href=\"https://arxiv.org/abs/1812.04948\">A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks</a>. And StyleGAN is based on <strong>Progressive GAN</strong> from the paper  <a href=\"https://arxiv.org/abs/1710.10196\">Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation</a>. All three papers are from the same authors from <a href=\"https://twitter.com/NVIDIAAI\">NVIDIA AI</a>. </p>\n": "<h1><a href=\"https://nn.labml.ai/gan/stylegan/index.html\">Style\u0d9c\u0db1\u0dca 2</a></h1>\n<p>\u0db8\u0dd9\u0dba\u0d85 <a href=\"https://pytorch.org\">PyTorch</a> \u0d9a\u0da9\u0daf\u0dcf\u0dc3\u0dd2 <a href=\"https://arxiv.org/abs/1912.04958\">\u0dc0\u0dd2\u0dc1\u0dca\u0dbd\u0dda\u0dc2\u0dab\u0dba \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0dc4 \u0dbb\u0dd6\u0db4\u0dba\u0dda \u0d9c\u0dd4\u0dab\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a\u0db7\u0dcf\u0dc0\u0dba \u0dc0\u0dd0\u0da9\u0dd2 \u0daf\u0dd2\u0dba\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 StyleGan</a> \u0dc4\u0db3\u0dd4\u0db1\u0dca\u0dc0\u0dcf \u0daf\u0dd9\u0db1 <strong>StyleGan 2</strong>. StyleGan 2 \u0dba\u0db1\u0dd4 \u0dc0\u0dd0\u0da9\u0dd2 \u0daf\u0dd2\u0dba\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0d9a\u0dd2 <strong>StyleGan</strong> <a href=\"https://arxiv.org/abs/1812.04948\">\u0d9a\u0da9\u0daf\u0dcf\u0dc3\u0dd2 \u0dc0\u0dbd\u0dd2\u0db1\u0dca \u0d8b\u0dad\u0dca\u0db4\u0dcf\u0daf\u0d9a \u0d85\u0dc4\u0dd2\u0dad\u0d9a\u0dbb \u0da2\u0dcf\u0dbd \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0dc1\u0ddb\u0dbd\u0dd2\u0dba \u0db8\u0dad \u0db4\u0daf\u0db1\u0db8\u0dca \u0dc0\u0dd6 \u0d8b\u0dad\u0dca\u0db4\u0dcf\u0daf\u0d9a \u0d9c\u0dd8\u0dc4 \u0db1\u0dd2\u0dbb\u0dca\u0db8\u0dcf\u0dab \u0dc1\u0dd2\u0dbd\u0dca\u0db4\u0dba</a>. \u0dc3\u0dc4 StyleGan \u0db4\u0daf\u0db1\u0db8\u0dca \u0dc0\u0dd3 \u0d87\u0dad\u0dca\u0dad\u0dda \u0d9a\u0da9\u0daf\u0dcf\u0dc3\u0dd2 \u0dc0\u0dbd\u0dd2\u0db1\u0dca <strong>\u0db4\u0dca\u0dbb\u0d9c\u0dad\u0dd2\u0dc1\u0dd3\u0dbd\u0dd3 GAN</strong> \u0db8\u0dad \u0dba <a href=\"https://arxiv.org/abs/1710.10196\">\u0dc0\u0dd0\u0da9\u0dd2 \u0daf\u0dd2\u0dba\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dc5 \u0d9c\u0dd4\u0dab\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a\u0db7\u0dcf\u0dc0\u0dba, \u0dc3\u0dca\u0dae\u0dcf\u0dba\u0dd2\u0dad\u0dcf\u0dc0 \u0dc3\u0dc4 \u0dc0\u0dd2\u0da0\u0dbd\u0db1\u0dba \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf GANs \u0db4\u0dca\u0dbb\u0d9c\u0dad\u0dd2\u0dc1\u0dd3\u0dbd\u0dd3 \u0dc0\u0dbb\u0dca\u0db0\u0db1\u0dba</a>. \u0db8\u0dd9\u0db8 \u0db4\u0dad\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0d9a\u0dcf \u0dad\u0dd4\u0db1\u0db8 <a href=\"https://twitter.com/NVIDIAAI\">NVIDIA AI</a>\u0dc0\u0dd9\u0dad\u0dd2\u0db1\u0dca \u0d91\u0d9a\u0db8 \u0d9a\u0dad\u0dd4\u0dc0\u0dbb\u0dd4\u0db1\u0dca\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dca \u0dc0\u0dda. </p>\n",
 "StyleGAN 2": "Style\u0d9c\u0db1\u0dca 2"
}