Tech-Memo技術めもこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。paper生成モデルの論文。画像の潜在空間は、content空間とstyle空間により構成されている仮説に基づき、encoderとdecoderを定義。contentは残しながらターゲットドメインのstyleをサンプリングして画像変換を行うものらしい。犬画像を猫画像にスタイル変換するようなイメージ。codeを取り出し、targetドメインのstyleをサンプリングしてdecoderで再構成する(提案手法の概略図:出典より抜粋)encoder/decoderは決定的であるが、styleサンプリングが確率的(正規分布)であるため、既存手法より多様で連続的な出力を得られるという話らしい(ドメイン内変換/クロスドメイン変換:出典より抜粋)encoderとdecoder(generator)は逆関数として定義されるS2は事前分布に従い、それ自体は単一モーダルであるが、decoderの非線形性が出力画像のマルチモーダル性を生み出している潜在空間(変数)を推定という点でやっていることはVAEに近い気もする(生成モデルブロック図:出典より抜粋)CycleGANに似ているようにも感じるが、入力をドメイン変換してから逆方向に入力すると同じ画像が得られるという特性とは異なる読み時間2時間:執筆時間45分:勘違い、間違いあれば教えていただけると嬉しいです。Liteが先日リリースされた。(1)月別アーカイブ参加グループプログラミングはてなブログをはじめよう!motojapanさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。