Jun, 2021

不要逃离流形：在 GAN 的潜空间中发现局部坐标

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TL;DR本文提出一种基于本地几何的无监督方法，称为 Local Basis，用于在 GANs 的中间潜空间中查找语义分解方向，结果显示本地主要变化与语义分解相对应。
ganslatent spacedisentanglementsemantic-factorizing directionslocal geometry
发现论文，激发创造
  • GAN 潜空间中可解释方向的无监督发现

    本文提出了一种无监督的方法来确定预先训练 GAN 模型的潜在空间中的可解释方向，从而实现对图像的控制生成，其应用包括弱监督显着性检测等。

    Feb, 2020

  • 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

  • 卫星图像生成对抗网络潜空间解释的局部保持方向

    本篇论文介绍了一种基于小波生成对抗网络（GANs）的局部感知方法，可以捕捉卫星图像中具有大尺度和光谱变异性的特征，并通过保留局部性来恢复可解释的高级语义概念方向，用于卫星图像的引导合成和数据增强。使用定量和定性示例证明了该方法在数据合成和卫星场景分类的数据增强中的优势。

    Sep, 2023

  • GAN 中潜在语义的闭式因式分解

    该研究使用生成式对抗网络（GANs）的内部编码，通过直接分解预训练权重，提出了一种闭式因式分解算法，从而发现了语义上更丰富的维度，用于图像编辑和无监督学习。

    Jul, 2020

  • 基于 GAN 的潜空间在人脸语义编辑中的应用解释

    本文提出了一个名为 InterFaceGAN 的新框架，用于解释 GAN 学习到的语义面部编辑，并深入研究不同语义如何编码在 GAN 的潜在空间中。我们发现，精心训练的生成模型的潜在编码实际上学习了一个分离的表示，在线性变换后解旋，通过子空间投影来解开某些绑定属性，实现更精确的面部特征控制，并产生可控的面部属性表示的结果表明 GAN 具有生成高保真图像的能力。

    Jul, 2019

  • 通过连续变异因素控制生成模型

    本文提出了一种新的方法，通过找到生成模型中有意义的方向来提高生成模型潜在空间的可解释性，从而精确地控制生成图像的特定属性，如位置或比例。该方法对于搜索编码生成图像的简单变换方向（如平移，缩放或颜色变化）特别适用，并在 GAN 和变分自动编码器模型的质量和量化方面得到了证明。

    Jan, 2020

  • 通过矩阵分解探索 GAN 潜在空间中的语义变化

    使用 PCA 的 GANSpace 方法学习的图片操作存在高度联系限制，因此，使用 ICA 替代 PCA 可以提高操作的质量和解缠效果。无论 GANs 的复杂性如何，他们的潜空间中都存在基本的控制方向。

    May, 2023

  • 生成式潜在形状模型的几何分离

    本文提出了一种无监督的方法来将三维点云的变分自编码器的潜空间进行划分，结果展现出直观可解释的行为，在姿态转换和姿态感知形状检索等任务上表现出色，为人工智能中 3D 形状表示问题提供重要思路。

    Aug, 2019

  • 深度生成对抗网络中的潜在向量对聚类效果的影响

    本文探讨了生成对抗网络中聚类的问题，并从多模态潜在空间的角度提出了新的解决方案，该方案通过可调节的先验和所需聚类先验的影响来实现聚类。我们证明了所有组件的重要性，并提出了一种使用稀疏监控的多模态潜在空间的过程来便于学习聚类先验。

    May, 2020

  • LARGE: 基于 GAN 语义的潜变量回归

    本文提出了一种新的利用少样本或弱监督方式解决回归任务的方法，该方法利用生成式对抗网络（GANs）的语义信息表征能力，实现了将预先训练好的 GANs 转化成回归模型的操作，并证明了其在众多数据集和领域上的高效性。

    Jul, 2021