The restoration result is over-smooth about gpen

[yangxy]

您好，我在复现您的论文时，发现复原的结果过于平滑，头发以及脸上的细节纹理没有被很好的复原出来。请问您觉得可能是哪里出了问题，可以给出一点修改意见吗？谢谢！

 简化版的训练代码不久后会开源，到时候你可以参考一下，敬请等待。

[erjihaoshi]

@xuboming8 可以告诉一下你复现时stylegan2的预训练模型从哪里获取的吗，我也复现能够训练了，但是没有采用stylegan2生成器的预训练模型，导致结果有点糟糕crying

[xuboming8]

@xuboming8 可以告诉一下你复现时stylegan2的预训练模型从哪里获取的吗，我也复现能够训练了，但是没有采用stylegan2生成器的预训练模型，导致结果有点糟糕crying

我参考的是lucidrains/stylegan2-pytorch的stylegan2代码，用他的代码自己预先训练好一个pretrained model，然后在他的基础上加了encoder尝试复现GPEN

[xuboming8]

您好，我在复现您的论文时，发现复原的结果过于平滑，头发以及脸上的细节纹理没有被很好的复原出来。请问您觉得可能是哪里出了问题，可以给出一点修改意见吗？谢谢！

 简化版的训练代码不久后会开源，到时候你可以参考一下，敬请等待。

好的 谢谢！期待开源训练的代码！

[BIGJUN777]

您好，我在复现您的论文时，发现复原的结果过于平滑，头发以及脸上的细节纹理没有被很好的复原出来。请问您觉得可能是哪里出了问题，可以给出一点修改意见吗？谢谢！

 简化版的训练代码不久后会开源，到时候你可以参考一下，敬请等待。

请问训练代码有计划开源了么？

[yang-tsao]

各位已经复现的可以开源一下代码吗？我想参考参考，谢谢！

[aiaini66]

您好，我在复现您的论文时，发现复原的结果过于平滑，头发以及脸上的细节纹理没有被很好的复原出来。请问您觉得可能是哪里出了问题，可以给出一点修改意见吗？谢谢！

 简化版的训练代码不久后会开源，到时候你可以参考一下，敬请等待。

请问训练代码有计划开源了么？

你好，看到你说你也在尝试复现GPEN的效果，我也遇到了跟你一样的问题，我复现的效果也不如作者公开的模型效果，我是加载了作者给的预训练模型（encode-decode和discrimator两者）训练的，但是超清的细节不如作者给的好。请问你发现问题了吗？