所属栏目：计算机软件及计算机应用
【日期】：2024-07-15 【关键词】：解耦表征学习;潜在空间;可解释方向;图像生成;变化空间 【摘要】：在生成式人工智能领域，解耦表征学习的研究进一步推动图像生成方法的发展，但现有的解耦方法更多地关注图像生成的低维表示，忽略目标变化图像内在的可解释因素，导致生成的图像容易受到其它不相关属性特征的影响.为此，文中提出解耦表征学习视角下认知图像属性特征的图像生成方法.首先，从生成模型的潜在空间出发，通过训练获得关于目标变化图像的候选遍历方向.然后，构建无监督语义分解策略，并基于候选遍...
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