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通常GAN的生成網路輸入為一個噪聲向量z,文獻的創新點是,利用一個encoder網路,對輸入影象提取得到一個特徵向量z,將特徵向量z,以及需要轉換的目標attribute向量y串聯輸入生成網路,得到生成影象,網路結構如下,
如上圖所示,包括連個encoder網路,分別為
encoder網路引數如下,
之後將生成影象,目標影象分別輸入判別網路,生成網路,判別網路結構圖如下,
生成,判別網路引數為,
生成效果,
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