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教程 | 如何使用变分自编码器VAE生成动漫人物形象

点击上方“迈微AI研习社”,选择“星标★”公众号 重磅干货,第一时间送达 变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)经常被相互比较,其中前者在图像生成上的应用范围远窄于后者。VAE 是不是只能在 MNIST 数据集上生成有意义的输出?在本文中,作者尝试使用 VAE 自动生成动漫人物的头像,并取得了不错的结果。 以上是通过变分自编码器生成的动画图片样本。想要获得本文在 Github 代码仓库中的相关代码请点击:https://github.com/wuga214/IMPLEMENTATION_Variational-Auto-Encoder 在图像生成领域,人们总是喜欢试着将变分自编码器(VAE)和对抗生成网络(GAN)相比较。人们的共识是,VAE 更容易被训练,并且具有显式的分布假设(高斯分布)用于显式的表示和观察,而 GAN 则能够更好地捕获观测值的分布并且对观测分布没有任何的假设。结果就是,每个人都相信只有 GAN 能够创造出清晰而生动的图片。虽然可能确实是这样,因为从理论上讲,GAN 捕获到了像素之间的相关性,但是没有多少人试过用比 28*28 维的 MNIST 数据更大的图...

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