利用可微网络弯折黑入生成模型
计算机视觉与模式识别
2023-12-13 v3 人工智能
机器学习
摘要
本文中，我们提出一种“黑入”生成模型的方法，将其输出从原始训练分布推离至一新目标。我们在模型的中间层间注入小规模可训练模块，并以少量迭代训练之，其余网络保持冻结。所得输出图像呈现出一种诡异质感，源于原始与目标间的张力，可被用于艺术目的。
引用
@article{arxiv.2310.04816,
title = {Hacking Generative Models with Differentiable Network Bending},
author = {Giacomo Aldegheri and Alina Rogalska and Ahmed Youssef and Eugenia Iofinova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.04816},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 10 figures, Machine Learning for Creativity and Design Workshop at NeurIPS 2023