Latent Constraints: Conditional Generation from Unconditional Generative Models

最新推荐文章于 2023-08-06 22:03:00 发布
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分类专栏： AI程序员 GANs 机器学习 深度学习 算法 神经网络 机器视觉
本文提出了一种无需重新训练模型的条件生成方法，通过学习潜在约束，能够在无条件生成模型的基础上实现条件生成。利用梯度优化和身份保持转换，能够在保持图像身份的同时修改图像属性。此外，通过离散音符序列展示了零射击条件生成。提供的代码和预训练模型用于实验验证。

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Latent Constraints: Conditional Generation from Unconditional Generative Models

Jesse Engel, Matthew Hoffman, Adam Roberts arXiv link

Abstract:
深度生成神经网络在复杂数据分布的条件和无条件建模方面都是有效的。
条件生成实现了交互式控制，但创建新控件通常需要昂贵的再训练。
在本文中，我们开发了一种条件生成方法，无需重新训练模型。
通过事后学习____latent constraints___，识别潜在空间中产生具有所需属性的输出的区域的值函数，我们可以使用基于梯度的优化或摊销的演员函数从这些区域中有条件地进行采样。
将属性约束与通用的“现实主义”约束相结合，强制实现与数据分布的相似性，我们从无条件变量自动编码器生成逼真的条件图像。
此外，使用基于梯度的优化，我们演示了保持身份的转换
潜在空间中的最小调整以修改图像的属性。
最后，利用离散的音

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