101
правка
Изменения
Нет описания правки
При слишком большом "расстоянии" от гиперплоскости соответствующая характеристика слишком сильно делает лицо непохожим на изначальное, но это объяснимо нормальным распределением вектора шума.
Также в скрытом пространстве имеют место арифметические арифмитические операции. То есть можно складывать и вычитать вектора из этого пространства, чтобы как получать промежуточные результаты, так и убирать или добавлять какую-либо характеристику. Для борьбы с проблемой запутывания существуют и другие подходы: один из них представляет из себя разложение изображения на передний и задний слои (с возможными промежуточными слоями).
==Применение==
Хоть CGAN и являются самыми популярными моделями для генерации образцов, зависимых от внешних данных, но лучше они умеют генерировать образцы с заданными ярко отличительными чертами (цвет волос, веснушки), но менее явные детали (форма бровей, сережки) вызывают затруднения (Но более поздний StyleGAN2 справляется и с этой задачей). C помощью отделения классификатора от дискриминатора, ControlGAN позволяет контролировать черты образцов. К тому же и само качество сгенерированных изображений может быть улучшено засчет того, что такое разделение на три составляющие дает возможность дискриминатору лучше выполнять свою главную задачу.
Более того, аугменатция аугментация данных может помешать некоторым сетям, например, Auxiliary Classifier GAN (ACGAN) обучаться, хотя сам способ может улучшить качество классификации. К тому же в случае контролируемой генерации нет необходимости размечать тренировочные данные, выбираются желаемые характеристики объектов для генерации, а не условная информация (например, метка объекта).
[[File:ControlGANPrinciple.png|200px|thumb|right|Рисунок 18.
