81
правка
Изменения
м
→DCGAN
<div class="oo-ui-panelLayout-scrollable" style="display: block; vertical-align:middle; height: auto; width: auto;">[[Файл:DCGAN-1.png|thumb|alt=Архитектура DCGAN|x350px|center|Архитектура DCGAN]]</div>
Как только модель научилась генерировать правдоподобные изображения, она должна также научиться согласовывать их с текстовым описанием , и было бы неплохо , если бы она научилась оценивать, соответствуют ли изображения
заданному описанию или нет. Модель должна неявно разделять два источника ошибок: нереалистичные образы (для любого текста) и реалистичные образы неправильного класса, которые не соответствуют текстовым признакам. Алгоритм обучения GAN был модифицирован таким образом, чтобы разделять эти источники ошибок. В дополнение к реальным/поддельным входным данным в дискриминатор во время обучения был добавлен третий тип входных данных, состоящий из реальных изображений с несовпадающим текстовым описанием, на которых дискриминатор должен обучиться оценивать поддельные изображения.
Файл:DCGAN-3.png||alt=Сгенерированные изображения цветов
</gallery>
=== Attribute2Image ===
[[Файл: Attribute2Image-2.png|400px|thumb|right|Пример результата работы Attribute2Image]]'''Условная генерация изображений из визуальных атрибутов''' (англ. ''Conditional Image Generation from Visual Attributes, Attribute2Image'') {{---}} 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, которые можно изучать от начала до конца с помощью вариационного автокодировщика. Экспериментируя с естественными изображениями лиц и птиц Attribute2|Image демонстрирует, что способен генерировать реалистичные и разнообразные изображения с распутанными скрытыми представлениями. 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.
