提出了一种基于无监督学习的方法，通过学习物体的不同特征，如表现和形状，来实现特征的分离和表示，并使用等变约束进行训练，适用于任意类别，并在各种任务中表现优异。
Mar, 2019
本文提出了一种无监督的深度学习方法来分离在野外拍摄的脸部图像中的多个潜在变化因素，其中多个潜在变化因素的乘法交互通过多线性（张量）结构明确地建模。该方法学习了面部表情和姿态的分离表示，可用于各种应用，包括面部编辑，以及三维面部重建和面部表情、身份和姿态的分类。
Nov, 2017
本文提供了一种使用预训练网络来学习数据的解缠表示的方法，以实现最小的监督，同时展示了该方法在头部图像领域上成功将身份从其他面部属性中解缠并显示出较好的评估结果。
May, 2020
我们通过对自监督学习下三维人体姿势估计方法进行深入分析，测试了现有的分离表示学习方法从外貌信息中分离出姿势信息的程度，并发现这些方法的姿势编码包含了相当数量的外貌信息。
Sep, 2023
提出了一种基于信息提取的生成对抗网络框架（ID-GAN），可用于通过 VAE-based 模型学习分离表示，并将其提炼为生成高保真图像的 GAN 生成器。
Jan, 2020
本文提出了一种创新的框架，利用两个分支的自编码器来学习内容和风格分离的表征，并通过多个损失约束辅助无监督学习，最终生成清晰、高质量的 256*256 分辨率的图片。
May, 2019
我们提出了一种有条件的生成模型，用于学习将标记的观察结果的隐藏变化因素分离并分解成互补代码，实验结果表明该方法能够推广到未见过的类别和内类别变异。
Nov, 2016
本文提出一个基于变分推理的方法，从大量未标记的观察中推断分离的潜在因素，通过对所观察数据的近似后验期望引入正则化项，从而鼓励分离；同时，提出了一种新的分离度量，与解码器输出中观察到的定性分离更加一致，经实验证明，在分离度和数据似然（重建质量）方面存在显著的改进。
本文提出了一种基于 3D 生成模型的非刚性可变形场景表达方法，通过联合学习规范模型及其变形，并使用姿态正则化损失来改善模型的场景与摄影视角的分离性，同时还可以嵌入真实图像中并进行编辑。
Mar, 2022
本研究提出了一种基于二阶段重建管道的方法来生成真实但新颖的人物图像，该方法利用解耦表示学习各种图像因素，并同时生成新的人物图像，实验结果表明该方法不仅能够生成具有新前景、背景和姿态的逼真人物图像，还能用于人物再识别任务。
Dec, 2017