Литературный обзор на статью: StyleGAN-NADA: CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators
StyleGAN-NADA (No Annotation Domain Adaptation) - метод, разработанный специалистами из Tel Aviv University и NVIDIA Research, позволяющий адаптировать генеративную модель (StyleGAN2) к новому домену без единого изображения, использующий только семантическую силу больших моделей, предварительно обученных контрастивным методом на тексте и изображениях (СLIP). На рисунке 1 представлены возможности метода StyleGAN-NADA.
