Den allt mer fotorealistiska provkvaliteten hos generativa bildmodeller tyder på att de är genomförbara i tillämpningar bortom bildgenerering. Vi presenterar Neural Photo Editor, ett gränssnitt som utnyttjar kraften i generativa neurala nätverk för att göra stora, semantiskt sammanhängande förändringar av befintliga bilder. För att ta itu med utmaningen att uppnå korrekta rekonstruktioner utan förlust av funktionskvalitet, introducerar vi det introspektiva kontraariska nätverket, en ny hybridisering av VAE och GAN. Vår modell fångar effektivt långdistansberoenden genom användning av ett beräkningsblock baserat på viktdelade dilaterade konvolutioner, och förbättrar generaliseringens prestanda med Orthogonal Regularization, en ny metod för viktreglering. Vi validerar våra bidrag på CelebA, SVHN och CIFAR-100, och producerar prover och rekonstruktioner med hög visuell trohet.
Introspektivt kontradiktoriskt nätverk (IAN) REF föreslås att hybridisera VAE och GAN.
Neural Photo Editing with Introspective Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}