Attribute2Image：基于视觉属性的条件图像生成
机器学习
2016-10-11 v2 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
本文研究从视觉属性生成图像这一新问题。我们将图像建模为前景与背景的组合，并开发了一个具有解耦潜变量的分层生成模型，可使用变分自编码器端到端学习。我们在人脸与鸟类的自然图像上实验，表明所提模型能够生成具有解耦潜表示的真实且多样的样本。我们使用通用能量最小化算法对给定新图像的潜变量进行后验推断。因此，习得的生成模型在属性条件图像重建与补全任务中展现出优异的定量与视觉结果。
引用
@article{arxiv.1512.00570,
title = {Attribute2Image: Conditional Image Generation from Visual Attributes},
author = {Xinchen Yan and Jimei Yang and Kihyuk Sohn and Honglak Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.00570},
year = {2016}
}
备注
19 pages, accepted by ECCV 2016, The 14th European Conference on Computer Vision (2016)