基于stylegan2-ada，将其拆为z_space->s_space->target_photo，并尝试对S空间进行分析

参考GAN_space的思路(不同之处，原始方法在w空间主成分，我们考虑在s空间)

基本方法

s空间中随机采样10000个样本

对10000个样本6048个维度使用主成分分析提取维度主成分(components=11/>0.9)

尝试沿着主成分方向编辑人脸：现在主成分维度进行移动再转换到原始维度

！沿着主方向变化结果明显比单维度编辑得到的变化种类程度更多！

结合因子载荷矩阵得到各个特征在每个主成分上的贡献度，并提取每个主成分对应排名前Ki(i=1,...,11)的维度，在这些单维度上进行编辑观看效果！【此处的Ki根据对主成分贡献度90%以上的原则筛选】

GAN_space: https://github.com/kreativai/ganspace