: Lärda latenta rymdbanor i generativa kontrariska nätverk motsvarar visuella omvandlingar som kameraskifte och zoom. Dessa omvandlingar kan ändra fördelningen av genererad data, men bara så mycket -biases i data, som centrerade objekt, avslöja sig som objekt får "stuck" vid bildgränserna när vi försöker flytta dem ur ramen. Ta "styrhjulet", kör i latent utrymme, och utforska den naturliga bildgrenröret via generativa omvandlingar! En öppen hemlighet i samtida maskininlärning är att många modeller arbetar vackert på standardriktmärken men misslyckas med att generalisera utanför labbet. Detta har tillskrivits utbildning om partisk data, som ger dålig täckning över verkliga händelser i världen. Generativa modeller är inget undantag, men nya framsteg i generativa kontrariska nätverk (GANS) tyder på annat - dessa modeller kan nu syntetisera slående realistiska och olika bilder. Är generativ modellering av bilder ett löst problem? Vi visar att även om nuvarande GANs kan passa standarddataset mycket bra, de fortfarande inte är omfattande modeller av det visuella grenröret. I synnerhet studerar vi deras förmåga att passa enkla transformationer såsom kamerarörelser och färgförändringar. Vi finner att modellerna reflekterar fördomarna i de datauppsättningar på vilka de tränas (t.ex. centrerade objekt), men att de också uppvisar en viss förmåga till generalisering: genom att "styra" i latent utrymme kan vi skifta distributionen samtidigt som vi skapar realistiska bilder. Vi tror att graden av fördelningsförskjutning är relaterad till bredden på utbildningsdatadistributionen, och utför experiment som visar detta. Koden finns på vår projektsida: https://ali-design.github.io/ gan_steerability/
Undersöka det latenta utrymmet för GANs för bildredigering har nyligen utforskats i Jahanian et al. Hoppa över det.
On the"steerability"of generative adversarial networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}