Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs Abstract 在经过训练的用于合成图像的生成对抗网络(GANs ...
Disentangled Inference for GANs with Latently Invertible Autoencoder Abstract 生成对抗网络 GANs 在机器学习中扮演着越来越重要的角色。然而,有一个基本的问题阻碍了它们的实际应用:缺乏对真实示例进行编码的能力。解决这个问题的传统方法是通过变分自动编码器 VAE 学习GAN的编码器。在本文中,我们证明了VAE GAN框 ...
2020-09-14 15:01 0 615 推荐指数:
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https://genforce.github.io/mganprior/ Image Processing Using Multi-Code GAN Prior Abstract 尽管生成对抗网络(GANs)在图像合成 ...
https://ceyuan.me/SemanticHierarchyEmerge Abstract 尽管生成对抗网络(GANs)在图像合成方面取得了成功,但对于生成模型在深层生成表征中学到了什么,以及如何由最近GANs引入的分层随机性构成逼真 ...
Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN Abstract ...
代码:https://github.com/genforce/interfacegan Abstract 尽管最近生成对抗网络(GANs)在高保真图像合成方面取得了进展,但对于GANs如何能够将随机分布的潜在编码映射成逼真的图像仍缺乏足够的理解。以往的研究假设GANs学习的潜在空间遵循 ...
https://github.com/NVlabs/stylegan2 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks ...
intractable棘手的,难处理的 posterior distributions后验分布 directed probabilistic有向概率 approximate inference近似推理 multivariate Gaussian多元高斯 ...
Disentangling by Factorising 我们定义和解决了从变量的独立因素生成的数据的解耦表征的无监督学习问题。我们提出了FactorVAE方法,通过鼓励表征的分布因素化且在维度上独立来解耦。我们展示 ...