Изменения

[[Файл: Attribute2Image-2.png|400px|thumb|right|Рисунок 3.<ref name="Attribute2Image"/> Пример результата работы Attribute2Image.]]'''Условная генерация изображений из визуальных атрибутов''' (англ. ''Conditional Image Generation from Visual Attributes, Attribute2Image''<ref name="Attribute2Image">[https://arxiv.org/abs/1512.00570 Xinchen Y. {{---}} Conditional Image Generation from Visual Attributes, 2015]</ref>) {{---}} это еще один способ создания изображений из визуальных атрибутов. Attribute2Image моделирует изображение как смесь переднего и заднего планов и разрабатывает многоуровневую генеративную модель с выделенными скрытыми переменными (рис. 4), которые можно изучать от начала до конца с помощью [[Вариационный автокодировщик| вариационного автокодировщика]] (англ. ''Variational Autoencoder, VAE''). Экспериментируя с естественными изображениями лиц и птиц Attribute2|Image демонстрирует, что способен генерировать реалистичные и разнообразные изображения с распутанными скрытыми представлениями (рис. 3). Модель использует общий алгоритм минимизации энергии для апостериорного вывода скрытых переменных с учетом новых изображений. Таким образом, изученные генеративные модели показывают отличные количественные и визуальные результаты в задачах реконструкции и завершения изображения, обусловленного атрибутами.