3. Self-Conditioned GAN [6] Motivation Method Reference 1.基础知识 生成对抗网络 (Generative Adversarial Net (GAN)) [1] 通常由一个生成网络(generator) G 和一个判别网络(discriminator) D 组成。生成网络 G 从潜在空间(latent space)进行随机采样作为输入,输出结果需要尽可能接近训练数据集的样本 X;判别网...
Diverse Image Generation via Self-Conditioned GANs学习笔记stevliu/self-conditioned-ganpaper 解决问题 生成对抗网络(GAN)在无人监督的情况下,基于标签数据训练的conditional GAN与未经任何标签训练的uncondi…
图像生成主流是GAN,另外还有两阶段的方案,即先把图片变换到潜空间,再从中采样。近来也有扩散模型方法大放异彩。DALLE2用CLIP的图像编码器,而且它的条件是CLIP的文本嵌入,做文生图的任务。RCDM和IC-GAN是另两个相关工作,它们基于ground-truth图片提取的表征来生成,这在许多生成应用中是不切实际的。(但要做条件生成...
mode collapse(模式坍塌):是指Gan产生的样本单一,其认为满足某一分布的结果为true,其他为False。 背景介绍 条件GAN和无条件GAN在质量和多样性方面存在显著差距;真实数据具有高度的多模态分布。无条件类GAN常常会丢失一些重要的模式,比如不能为 MNIST 生成10个数字中的一个,或者在合成的场景中省略对象类,如人和汽车...
另外两个相关的作品是RCDM[5]和IC-GAN[10],其中的图像是根据从现有图像中提取的表示生成的。尽管如此,这些方法在生成过程中依赖于地面真实图像来提供表示,这在许多生成应用程序中是不切实际的要求。 RCG的条件反射不同于之前的所有作品。与以往的自条件化方法不同,RCG学习了表征扩散模型来模拟表征空间的底层分布,...
既然有丰富语义的表征,那能不能像之前 GAN 那样对 latent 进行编辑/插值,来控制生成图片的属性呢?这样的实验自然也是少不了,可以看到,两个图片表征之间插值的生成结果反应了变化的过程。这表明自监督表征空间确实是含有丰富的语义的,并且非常平滑。 总结 在计算机视觉领域,自监督表征学习(对比学习 / 图像掩码建模)基...
International Journal of Molecular Sciences Article Ghrelin Receptor Antagonism of Methamphetamine-Induced Conditioned Place Preference and Intravenous Self-Administration in Rats Tereza Havlickova 1, Chrysostomos Charalambous 1, Marek Lapka 1 , Nina Puskina 2, Pavel Jerabek 1 and Magdalena Sustkova-Fi...