Flow-baserade generativa modeller (Dinh et al., 2014) är konceptuellt attraktiva på grund av den exakta log-likelihood, dragbarhet av exakt latent-variable inference, och parallellisability av både träning och syntes. I detta dokument föreslår vi Glow, en enkel typ av generativt flöde med hjälp av en inverterbar 1 × 1 konvolution. Med hjälp av vår metod visar vi en betydande förbättring av log-likelihood på standardriktmärken. Kanske mest slående visar vi att en generativ modell optimerad mot det enkla log-sannolikhet målet är kapabel till effektiv realistisk syntes och manipulering av stora bilder. Koden för vår modell finns på https://github.com/openai/glow.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF föreslogs för att förenkla arkitekturen genom inverterbara 1 × 1 konvolutioner.
Glow: Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}