AAAIJul, 2020

一种生成对抗网络潜空间下的马里奥场景渲染方法

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TL;DR使用品质多样性算法对生成对抗网络中的潜空间进行有效探索，进而提取游戏级别，并展示如何在保持风格相似性的情况下提取具有不同级别机制的高质量级别。
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发现论文，激发创造
  • 利用深度卷积生成对抗网络的潜在空间演化马里奥关卡

    本论文使用对抗生成网络 (GANs) 和协方差矩阵自适应进化策略 (CMA-ES) 生成了大量类似原始语料库中的 Super Mario Bros 的电子游戏层级，并使用各种适应性函数发现了专家所设计示例空间内存在的层级，并引导搜索满足一个或多个指定目标的层级。

    May, 2018

  • 3D GANs 和潜空间：综合调查

    本文研究生成对抗网络（GANs）中的潜在空间与三维对象的关系，探讨了几种 GAN 的变体和训练方法，旨在提高 3D GAN 的训练效果，同时提出了未来研究的方向。

    Apr, 2023

  • 反演生成对抗网络的生成器

    通过先前训练好的 GAN 模型，将图像投影到潜在空间中以获取表示，我们可以在 MNIST 任务和 Omniglot 任务中成功地保留数字和字符的信息，这种方法可以应用于一次性学习。

    Nov, 2016

  • 深度生成图像模型的几何学及其应用

    本文基于几何学的角度探究 GAN 潜在空间的性质和图像变异机制，并提出一种基于网络结构的方法计算 GAN 图像多丽安流形的黎曼度量，这一方法可以有效地优化潜在空间的优化等应用，并便于解释变换维度。

    Jan, 2021

  • GAN 中潜在空间维度的利用，用于实时图像编辑

    通过在中间的潜空间使用具有空间维度的调制替换 AdaIN，我们提出了 StyleMapGAN，它使得通过编码器的嵌入比现有基于优化方法更加准确，同时保持 GAN 的属性。实验结果表明，我们的方法在各种图像操作任务中显著优于最先进的模型。

    Apr, 2021

  • 利用生成对抗网络生成 DOOM 游戏地图

    使用生成对抗网络学习了 DOOM 地图的模型，并比较了用于生成新地图的两种不同类型的 GAN（一种是只使用地图的图像，另一种则是同时使用图像和部分拓扑特征），研究结果表明 GAN 可以很好地捕捉 DOOM 地图内在的结构，并且是一种有前途的第一人称射击游戏地图生成方法。

    Apr, 2018

  • 深度生成模型的潜在空间中的艺术协作互动演化

    生成对抗网络（GANs）在生成高质量的图像方面取得了巨大成功，并因此成为生成艺术图像的主要方法之一。本研究首先使用 Creative Adversarial Networks（CANs）架构的 GAN 进行训练，然后采用演化方法在模型的潜在空间中导航以发现图像。通过使用自动美学和交互式人类评估指标对生成的图像进行评估，并提出一种基于多个参与者的合作评估的人类交互式评估案例。此外，我们还尝试了一种智能变异算子，通过基于美学度量的局部搜索来提高图像的质量。通过比较自动和协作交互进化产生的结果来评估该方法的有效性。结果表明，当演化过程由协同人类反馈引导时，所提出的方法能够生成高度吸引人的艺术图像。

    Mar, 2024

  • GAN 参数空间的语义图像编辑导航

    本文研究如何扩展 GAN 模型可达到的视觉效果，通过在生成器参数空间中探索方向，发现了许多可解释性方向，这是非常重要的，因为这些方向可以用于语义操作，这些操作无法通过转换潜在的向量代码实现。

    Nov, 2020

  • 生成网络的潜空间优化

    本文介绍了生成对抗网络的成功因素，并提出 “生成潜在优化” 框架来训练深度卷积生成器，实现了可视化合成、样本插值等功能，同时不需要对抗优化方案。

    Jul, 2017

  • 使用条件生成对抗网络生成谜题游戏的程序化内容

    本研究探讨使用参数化生成对抗网络（GAN）作为 Lily's Garden 益智游戏的地图生成器，并提出从真实地图中提取控制 GAN 输出细节的两个条件向量，结果显示虽然 GAN 在近似第一个条件（地图形状）方面表现良好，但在近似第二个条件（元素分布）方面表现不佳，因此建议尝试使用替代 GAN 生成器和辨别器的架构来改善实验结果。

    Jun, 2023