ganspace：发现可解释的GAN控件[NeurIPS 2020]

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文件名称：ganspace：发现可解释的GAN控件[NeurIPS 2020]
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更新时间：2021-02-05 00:10:26
deep-learning pytorch generative-adversarial-network gan image-generation GANSpace：发现可解释的GAN控件 图1：使用我们的方法发现的控件执行的图像编辑序列，应用于三个不同的GAN。 白色插图使用第3.4节（“分层编辑”）中所述的符号指定特定的编辑。 GANSpace：发现可解释的GAN控件埃里克·哈科宁1,2 ，亚伦·赫兹曼2 ，雅科·莱蒂宁1,3 ，西尔万·巴黎2 1阿尔托大学， 2 Adobe研究， 3 NVIDIA 摘要：本文描述了一种简单的技术，可以分析生成对抗网络（GAN）并创建可解释的控件以进行图像合成，例如视点变化，老化，光照和一天中的时间。 我们基于激活空间中应用的主成分分析（PCA）识别重要的潜在方向。 然后，我们表明可以基于这些