Bildgenerering är fortfarande ett grundläggande problem för artificiell intelligens, särskilt i djupt lärande. Det generativa kontrariska nätverket (GAN) arkitekturen var framgångsrik i att generera högkvalitativa prover av naturliga bilder. Vi föreslår en modell som kallas sammansatt generativt kontraarialt nätverk (CGN), som disentligger komplicerade faktorer för bilder med flera generatorer där varje generator genererar någon del av bilden. Dessa delar kombineras med en alfablandningsprocess för att skapa en ny enda bild. Till exempel kan det generera bakgrund, ansikte och hår sekventiellt med tre generatorer tränas på ansiktsbilder. Det finns ingen tillsyn över vad varje generator ska generera. CGAN tilldelar roller för varje generator genom att faktorisera de gemensamma faktorerna för bilder och skapar realistiska prover så bra som GAN. Dessutom kombinerade vi en variantal autoencoder med CGAN för att visualisera sub-manifols av latent utrymme lärt.
En relevant generativ modelleringsmetod är Kwak et al. REF som föreslog en modell för vilka delar av
Generating Images Part by Part with Composite Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}