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Nov, 2021
基于神经ODE的潜在变换应用于GAN图像编辑
Latent Transformations via NeuralODEs for GAN-based Image Editing
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Valentin Khrulkov, Leyla Mirvakhabova, Ivan Oseledets, Artem Babenko
TL;DR
本文研究在生成模型中，利用非线性的神经 ODE 来处理非纹理变化因素，挖掘潜在编码空间中的更多属性，并对大量具有已知属性的数据集进行实证研究。
Abstract
Recent advances in high-fidelity
semantic image editing
heavily rely on the presumably disentangled
latent spaces
of the state-of-the-art
generat
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