Djupa generativa modeller kommer med löftet att lära sig en förklarande representation för visuella objekt som tillåter bildprovtagning, syntes och selektiv modifiering. Den största utmaningen är att lära sig att korrekt modellera de oberoende latenta egenskaperna hos ett objekt, särskilt dess utseende och pose. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt som lär sig olika representationer av dessa egenskaper och förklarar dem individuellt. Träning kräver endast par av bilder som föreställer samma objekt utseende, men inga pose annoteringar. Vi föreslår en ytterligare klassificering som uppskattar den minimala mängd legalisering som krävs för att genomdriva disentangling. Således kan båda representationerna tillsammans helt förklara en bild samtidigt som de är oberoende av varandra. Tidigare metoder baserade på kontradiktoriska tillvägagångssätt lyckas inte genomdriva detta oberoende, medan metoder baserade på olika tillvägagångssätt leder till oinformativa representationer. I experiment på olika objekt kategorier, tillvägagångssättet rekombinerar framgångsrikt pose och utseende för att rekonstruera och retarget nya syntetiserade bilder. Vi uppnår betydande förbättringar jämfört med toppmoderna metoder som använder samma nivå av övervakning, och nå resultat som är jämförbara med dem som utgör övervakade metoder. Vi kan dock hantera den stora kroppen av artikulerade objektklasser för vilka det inte finns några posemodeller/annoteringar.
Esser m.fl. REF påtvingad uppdelning av informationen genom en ytterligare klassificering som uppskattar den minsta mängd legalisering som krävs.
Unsupervised Robust Disentangling of Latent Characteristics for Image Synthesis
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}