Utvecklingen av högdimensionella generativa modeller har nyligen fått en stor ökning av intresset med införandet av variationella autokodrar och generativa kontrariska neurala nätverk. Olika varianter har föreslagits där det underliggande latenta utrymmet är strukturerat, till exempel baserat på attribut som beskriver de data som ska genereras. Vi fokuserar på ett särskilt problem där man strävar efter att generera prover som motsvarar ett antal objekt under olika vyer. Vi antar att fördelningen av data drivs av två oberoende latenta faktorer: innehållet, som representerar de inneboende egenskaperna hos ett objekt, och vyn, som står för inställningarna för en särskild observation av det objektet. Därför föreslår vi en generativ modell och en villkorlig variant som bygger på ett sådant lösligt latent utrymme. Detta tillvägagångssätt gör att vi kan generera realistiska prover som motsvarar olika objekt i en stor mängd olika vyer. Till skillnad från många multiview tillvägagångssätt, vår modell behöver inte någon övervakning av åsikterna utan bara på innehållet. Jämfört med andra villkorade generation metoder som främst bygger på binära eller kategoriska attribut, gör vi inget sådant antagande om faktorerna för variationer. Vår modell kan användas på problem med ett stort, potentiellt oändligt antal kategorier. Vi experimenterar det på fyra bilddataset där vi visar modellens effektivitet och dess förmåga att generalisera.
En annan GAN-baserad modell har föreslagits nyligen som kan användas för att kontrollera innehållet och stilen på de genererade bilderna REF.
Multi-View Data Generation Without View Supervision
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}