Generativa Adversarial Networks (Gans) har nyligen visat sig kunna approximera komplexa datadistributioner. En relevant utvidgning av denna modell är villkorade GAN (cganer), där införandet av extern information gör det möjligt att fastställa specifika representationer av de genererade bilderna. I detta arbete utvärderar vi kodare för att invertera kartläggningen av en cGAN, dvs. att kartlägga en verklig bild i ett latent utrymme och en villkorlig representation. Detta gör det till exempel möjligt att rekonstruera och ändra verkliga bilder av ansikten konditionering på godtyckliga attribut. Dessutom utvärderar vi utformningen av CGANs. Kombinationen av en kodare med en cGAN, som vi kallar Invertible cGAN (ICGAN), gör det möjligt att återskapa verkliga bilder med deterministiska komplexa modifieringar.
IcGAN REF består av en kodare och en villkorlig GAN-generator med hjälp av en normal distribution oberoende av attributet för att generera latent bild representation.
Invertible Conditional GANs for image editing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}