文件名称：IntroVAE Introspective Variational Autoencoders for Photographic Image Synthesis
文件大小：4.03MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-10-30 06:55:12
对抗生成网络 IntroVAE
近日，自动化所智能感知与计算研究中心提出一种新的深度生成模型——自省变分自编码器(Introspective Variational Autoencoder，IntroVAE)，用来实现高清图像等高维数据的无条件生成(unconditional generation)。该模型一方面在不引入额外的对抗判别器的情况下，克服了变分自编码器固有的合成图像趋于模糊的问题；另一方面在不使用常用的多阶段多判别器策略下，实现了高分辨率图像合成的稳定训练。实验结果表明，该模型不仅能够稳定生成高分辨率照片级图像(比如1024x1024的人脸图像)，而且在生成模型常用的量化指标上取得了目前最好的结果。