Vi presenterar en ny introspektiv variantal autoencoder (IntroVAE) modell för syntetisering av högupplösta fotografiska bilder. IntroVAE kan selfevaluera kvaliteten på sina producerade prover och förbättra sig själv i enlighet därmed. Dess slutsatser och generatormodeller utbildas gemensamt på ett introspektivt sätt. Å ena sidan krävs generatorn för att rekonstruera ingångsbilderna från de bullriga utgångarna av inferensmodellen som normala fordonslarm. Å andra sidan uppmuntras inferensmodellen att klassificera mellan de genererade och verkliga proverna medan generatorn försöker lura den som GAN. Dessa två kända generativa ramar är integrerade i en enkel men effektiv enströmsarkitektur som kan tränas i ett enda steg. IntroVAE bevarar fördelarna med VAEs, t.ex. stabil träning och fint latent grenrör. Till skillnad från de flesta andra hybridmodeller av VAEs och GANs, IntroVAE kräver inga extra diskriminatorer, eftersom inference modellen själv fungerar som en discriminator för att skilja mellan de genererade och verkliga prov. Experiment visar att vår metod producerar högupplösta fotorealistiska bilder (t.ex. CELEBA bilder på 1024 2 ), som är jämförbara med eller bättre än toppmoderna GAN.
Huang m.fl. REF föreslog en introspektiv variantal autoencoder (IntroVAE) modell för att syntetisera högupplösta fotografiska bilder.
IntroVAE: Introspective Variational Autoencoders for Photographic Image Synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}