Extra Info完整标题:Interpreting the Latent Space of GANs for Semantic Face EditingCited by 87https://arxiv.org/pdf/1907.10786https://github.com/genforce/interfaceganAbstract尽管 GANs 目前已经可以生…
本节介绍interfacegan框架,首先对训练良好的GAN模型的潜空间中出现的语义属性进行严格的分析,然后构建一个利用潜代码中的语义进行面部属性编辑的操作管道。 2.1. Semantics in the Latent Space 给定一个训练良好的GAN模型,生成器可以的确定函数g:Z→X。这里,Z∈Rd表示d维隐空间,通常使用高斯分布N(0,Id)[28, 21...
在本节中,我们将介绍InterFaceGAN的框架,该框架首先对在经过良好训练的GAN模型的潜在空间中出现的语义属性进行严格分析,然后构建一个操作管道来利用隐藏编码中的语义进行面部属性编辑。 2.1. Semantics in the Latent Space 给定一个良好训练的GAN模型[28, 21, 8, 22],生成器可以被定义为一个决策函数 其中 表示一...
(2) How to exploit the latent space of the generator to edit a synthesized image? (3) How to improve the explainability of a text-to-image generation framework? We introduce two new data sets for benchmarking, i.e., the Good & Bad, bird and face, data sets consistin...
大多研究对抗生成网络(GAN)的文献,都着眼提升生成图片的质量,很少的文献去研究图片中的语义信息是如何产生以及如何在隐藏空间(latent space)中组织的,GAN学习到的特征是什么,。这篇论文,就着重的研究了隐藏空间和图片语义信息空间之间的联系,并利用这样的联系,来修改隐藏空间的编码(latent code),从而达到对生成的图片...
Specifically, InterFaceGAN is capable of turning an unconditionally trained face synthesis model to controllable GAN by interpreting the very first latent space and finding the hidden semantic subspaces. Please find more details in our CVPR 2020 paper:...
In this repository, we propose an approach, termed as InterFaceGAN, for semantic face editing. Specifically, InterFaceGAN is capable of turning an unconditionally trained face synthesis model to controllable GAN by interpreting the very first latent space and finding the hidden semantic subspaces....
在本论文中,我们提出一种叫做InterFaceGAN的框架,应用于目前最棒的GANs,来解释经过解耦的GAN学习到的人脸表征(face representation),并研究隐式空间中(latent space)经过编码的面部语义的属性。我们发现GAN在隐式空间的一些线性子空间中学习了不同种类的语义。识别到这些子空间后,我们可以在不需要重新训练模型的情况下...
By directly subtracting the latent spaces between the two component models, the authors model the relative free binding energy, ΔΔG, between two ligands, enforcing the symmetric properties of relative binding affinities, ΔΔGAB=ΔGA−ΔGB=−(ΔGB−ΔGA). Active learning is also often ...
本文介绍 UC Berkeley、Snap 和 Stanford University 联合提出的Weights2weights方法。使用一系列训练好的 DreamBooth LoRA 权重作为训练集,建模出了权重空间的低维流形子空间,称为 weights2weights 空间(w2w space)。基于这个 w2w 空间,作者提出了三种应用方式:Sampling、Inversion 和 Editing。以下将详细介绍。