Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Generative Adversarial Nets (GAN)

534 байта добавлено, 19:44, 24 января 2021
Нет описания правки
Также в скрытом пространстве имеют место 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)<ref>[https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Alharbi_Disentangled_Image_Generation_Through_Structured_Noise_Injection_CVPR_2020_paper.pdf]. Yazeed Alharbi, Peter Wonka {{---}} Disentangled Image Generation Through Structured Noise Injection, 3.3</ref>.
Следующий метод основан на том факте, что существуют как локальные черты, так и глобальные. К первым можно отнести форму отдельной части лица, а ко вторым $-$ возраст и пол. Иногда изменение локальной черты может очень сильно влиять на глобальную. Этого хочется избежать, для этого некоторые размерности вектора шума применяются к каждой остальной размерности<ref>[https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Alharbi_Disentangled_Image_Generation_Through_Structured_Noise_Injection_CVPR_2020_paper.pdf]. Yazeed Alharbi, Peter Wonka {{---}} Disentangled Image Generation Through Structured Noise Injection, 3.5</ref>.
==Применение==
101
правка

Навигация