使用绘制的草图，来控制 GAN 生成图像的形状等特征。具体使用的方法很简单，即用真实图像→草图的 GAN 来微调预训练的噪声→真实图像的 GAN 模型，即草图+预训练网络 G→调整后网络 G'，最终实现噪声→带有草图外形特征的真实图像，调整后的网络同时保持预训练网络的生成真实性与多样性，以及输入噪声在原模型中代表的颜色、纹理、背景等特征。Sketch Your Own GAN (peterwang

ONNX转NCNN记录

感谢CSDN官方邀请，本文开箱并测试 OrangePi AIpro开发板的功能，同时体验了0-1从烧录到搭建第一个AI应用的过程并做相应记录。

《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》