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最后 ， 研究者使用Adam优化器、以2×10^-3的学习率对JoJoGAN进行500次迭代的微调 ， 在NvidiaA40上仅花费1分钟左右 。
研究者将不保留颜色（non-colorpreserving）的JoJoGAN与当前SOTA单/小样本风格化方法StyleGAN-NADA和BlendGAN进行了比较 。 结果显示 ， JoJoGAN可以捕捉定义风格的小细节 ， 同时保持清晰的输入人脸身份特征 。
【微调迭代仅500次，大眼萌生成效果超越StyleGAN，可在线试玩】如下图5a所示 ， JoJoGAN完美地捕捉到了眼睛形状和细节以及来自风格参照的发饰；图5d中 ， JoJoGAN准确地捕捉到了复杂的面部彩绘 。 相比之下 ， 虽然StyleGAN-NADA也捕捉到了整体小丑妆容 ， 但未能捕捉到眼睛和眉毛等细节 ， 身份特征也受到了大的影响 。 BlendGAN未能捕捉到有意义的风格细节 ， 甚至连发型的颜色都不匹配 。

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