GAN学习笔记-李宏毅:GAN Lecture 3 (2018): Unsupervised Conditional Generation

李宏毅老师讲解的GAN Lecture 3 (2018): Unsupervised Conditional Generation

类似于风格转化的task
在这里插入图片描述

  • 两类方法:
    1)直接转:只能进行小改,input和output间差距较小(如颜色或纹理转化)
    2)投射到公共空间:input和output间差距较大(真人转化为动画人物)
Direct Transformation

存在问题-Generator可能输出与input完全不相关的output

  • 解决方法一:不管它,因为Generator更趋向于尽可能少的改动,即让输出尽可能接近input,在浅层网络中也可以work,但是在深层网络就需要考虑加其他约束
    在这里插入图片描述
  • 解决方法二
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