Abstrakt. Detta papper undersöker ett nytt problem med att generera bilder från visuella attribut. Vi modellerar bilden som en komposit av förgrund och bakgrund och utvecklar en skiktad generativ modell med lösliga latenta variabler som kan läras end-to-end med hjälp av en variationell auto-encoder. Vi experimenterar med naturliga bilder av ansikten och fåglar och visar att de föreslagna modellerna kan generera realistiska och varierande prover med lösliga latenta representationer. Vi använder en allmän energiminimeringsalgoritm för bakre inferens av latenta variabler som ges nya bilder. Därför visar de lärda generativa modellerna utmärkta kvantitativa och visuella resultat i uppgifterna för attributerad bildrekonstruktion och slutförande.
Slutligen används i REF en löslig latent representation för att generera bilder som är beroende av attribut.
Attribute2Image: Conditional Image Generation from Visual Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}