Detta dokument introducerar en ny encoder-dekoder arkitektur som utbildas för att rekonstruera bilder genom att lösgöra den framträdande informationen om bilden och värdena av attribut direkt i latent utrymme. Som ett resultat, efter utbildning, kan vår modell generera olika realistiska versioner av en ingångsbild genom att variera attributvärden. Genom att använda kontinuerliga attributvärden kan vi välja hur mycket ett specifikt attribut är begripligt i den genererade bilden. Denna egenskap kan göra det möjligt för program där användare kan ändra en bild med skjutbara rattar, som blekmedel på en blandningskonsol, för att ändra ansiktsuttrycket för ett porträtt, eller för att uppdatera färgen på vissa objekt. Jämfört med state-of-the-art som främst bygger på utbildning kontrariska nätverk i pixel utrymme genom att ändra attributvärden vid tågtid, resulterar vår strategi i mycket enklare utbildningsprogram och fina skalor till flera attribut. Vi lägger fram bevis för att vår modell avsevärt kan förändra det upplevda värdet av attributen samtidigt som bildens natur bevaras.
FaderNet REF lösgör den framträdande informationen i det latenta utrymmet för att styra egenskapsintensiteten.
Fader Networks: Manipulating Images by Sliding Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}