文件名称：DisCo：“生成模型知道解缠结吗？只需要对比学习”的代码
文件大小：20.19MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-23 23:34:09
deep-learning pytorch generative-adversarial-network gan generative-model
生成模型知道解缠结吗？ 对比学习就是您所需要的 生成模型知道解缠结吗？ 对比学习就是您所需要的任轩chi *，陶涛*，王玉旺和曾文俊arXiv预印本arXiv：2102.10543 *表示相等的贡献 [] [] 最近更新 2021.2.24 ：添加附录。 2021.5.01 ：计划发布代码。 描述 在此仓库中，我们提出了一种无监督且与模型无关的方法：在变差空间中通过对比度解开（ DisCo ）。 该代码在潜在空间中发现纠缠的方向，并通过对比学习从图像中提取纠缠的表示。 给定预训练的非解缠生成模型，包括GAN，VAE和Flow， DisCo实现了最先进的解缠。 注意：以下结果是以完全不受监督的方式获得的。 附录中提供了更多结果（包括VAE和Flow）。 潜在空间中的纠缠方向 FFHQ样式GAN2 姿势 微笑 种族 故乡 曝光过度 头发 Shapes3D样式 墙体颜色 地板颜色
【文件预览】：
DisCo-main
----images()
--------Anime()
--------.DS_Store(8KB)
--------distribution.png(152KB)
--------car3d()
--------distribution_mig.png(145KB)
--------FFHQ()
--------DisCo_overview_crop.png(233KB)
--------DisCo.png(268KB)
--------MNIST()
--------shape3d()
----README.md(3KB)