89
правок
Изменения
м
→FusedGAN
Модель состоит из двух взаимосвязанных этапов (рис. 19):
* На первом этапе с помощью [[Generative Adversarial Nets (GAN)| GAN]] выполняется генерация изображений из случайного вектора, а также создаются признаки для стиля, в котором будет оформлено сгенерированное изображение на втором шаге.
* На втором этапе CGAN<ref>[https://arxiv.org/abs/1411.1784 Mirza M. and Osindero S. {{---}} Conditional [Generative Adversarial Nets (GAN)#CGAN(Conditional Generative Adversarial Nets) 2014|CGAN]]</ref> генерирует окончательное изображение (то есть изображение, соответствующее описанию и стилю заданному на первом шаге), используя в качестве входных данных текстовое описание и данные полученные с первого шага.
<tex>М_{s}</tex> выступает в роли шаблона подавая дополнительные признаки на второй шаг генерации. Вследствие чего изображения сгенерированных птиц не только соответствуют описанию, но также сохраняют информацию о стиле. Поэтому вместо того, чтобы учиться с нуля, <tex>G_{c}</tex> строится поверх <tex>М_{s}</tex>, добавляя к нему стили с помощью текстового описания.
Следует отметить, что в модели отсутствует явная иерархия, поэтому оба этапа могут обучаться одновременно, используя альтернативный метод оптимизации.
<div class="oo-ui-panelLayout-scrollable" style="display: block; vertical-align:middle; height: auto; width: auto;">[[ Файл:FusedGAN_ example.png|thumb| alt=Пример работы FusedGAN|x350px|center|Рисунок 20.<ref name="FusedGAN"/> Сравнение FusedGAN с другими моделями]]</div>
Для оценки качества генерируемых изображений с помощью FusedGAN, были отобраны 30 тысяч изображений и посчитано inception scores, используя предварительно обученную модель на тестовом наборе [[Известные наборы данных#Caltech-UCSD<ref name="caltech"/>Birds 200 (CUB)|Caltech-UCSD]]. Данные сравнения приведены в таблице.
{| class="wikitable"
|-
