左端の数字が閾値で、閾値が大きくなるに従って、多様性は大きくなる一方で画質は低下するというトレードオフの関係があることが分かると思います。モデル内部でこれをどう活用しているかと言うと、学習時は入力に正規分布のランダムノイズを使いますが、学習完了後の画像生成時は入力の正規分布のランダムノイズの幅を狭める(幅が大きいランダムノイズは使わずに再度発生させる)ことで、多様性と画質の両立を図っています。どの程度ランダムノイズの幅を狭めるかの指定に使っているのが閾値なのです。モーフィングをやってみる3×3でモーフィングの画像を生成します。9(3×3=9枚)、282トラ猫から779スクールバスへのモーフィングをさせます。