10、使用PyTorch构建生成对抗网络（GAN）：从潜向量操作到条件生成

于 2025-10-28 15:15:09 发布
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分类专栏： PyTorch GAN实战精讲 文章标签： PyTorch GAN 生成对抗网络
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使用PyTorch构建生成对抗网络（GAN）：从潜向量操作到条件生成

潜向量插值与语义向量算术

潜向量的插值能够实现生成图像的平滑过渡，即左图可平滑地转变为右图。这表明潜向量的插值会导致生成图像的插值。

线性插值是线性代数中的基本方法，我们还可以对潜向量进行更多的算术运算。例如，对于之前随机生成的图像，我们发现有些是微笑的女性图像（第1、7、9张），有些女性图像不微笑（第2、3、5张），且图像中的男性都不微笑。那么，如何在不重新生成一组随机向量的情况下，让男性的脸上露出微笑呢？

我们可以尝试通过算术运算来解决：
- [微笑的女性] - [女性] = [微笑]
- [微笑] + [男性] = [微笑的男性]

具体操作步骤如下：
1. 再次设置 VIS_MODE 标志，这次将其设为2以进行语义计算： 

VIZ_MODE = 2
  1. 继续使用 if 条件语句，并使用之前创建的文件名： 
elif VIZ_MODE == 2:
    load_vector = np.loadtxt('vec_20190317-223131.txt')
    z1 = (load_vector[0] + load_vector[6] + load_vector[8]) / 3.
    z2 =
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