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深层生成模型进行无监督文本风格转换
我们提出了一个用深度生成模型进行无监督文本风格转换的通用框架，该框架利用观察数据中的依赖关系学习内容和风格的潜在代码，并通过操纵这些代码来转换句子。实验结果表明，与几个强基准方法相比，我们的方法在自动评估和人工评估中取得了更好或具有竞争力的
PDF10 months ago
GPT-4 在评估文本的一致性方面是否可靠？
本研究探讨了 OpenAI 的 GPT-4 在多次迭代、时间跨度和风格变化中生成的反馈评分的一致性。通过对高等教育领域宏观经济学任务的回答进行评分，进行统计分析以了解评分的一致性、不同迭代之间的相关性以及内容和风格之间的相关性。结果显示，不
PDFa year ago
ArtFusion：使用双条件潜扩散模型进行任意风格转移
ArtFusion 提出一种新方法，使用 Dual-cLDM，通过单图像在模型训练期间同时保留内容和风格，提高多样性。
PDFa year ago
GANs N' Roses：稳定、可控、多样的图像到图像转换（也适用于视频！）
本文提出了一种使用内容编码和随机选取风格编码生成动漫图像的方法，并从其简单而有效的内容和风格定义中导出了对抗性损失，可以生成非常丰富的动漫风格；通过丰富的定量和定性实验支持本方法的正确性；并可在不训练视频的情况下进行视频转换，从而为内容和风
PDF3 years ago
重新思考内容和风格：探讨无监督去编码的偏差
本文介绍了一种基于假设的无监督的 C-S 解缠方法，该方法使用模型归纳偏差并为内容和样式分别分配不同的作用，以近似真实数据分布并实现图像重建，并在几个流行的数据集上进行了实验，验证了方法的有效性。
PDF3 years ago