x = self.conv4(x)
 x = self.fc_conv(x)
 return x
 
 def decode(self x):
 x = self.fc_deconv(x)
 x = self.deconv1(x)
 x = self.deconv2(x)
 x = self.deconv3(x)
 x = self.deconv4(x)
 return x
 
 def forward(self x):
 x = self.encode(x)
 x = self.decode(x)
 return x
下面是来自 CELEBA 数据集的人脸片段和来自 avatar 数据集的人脸部分的嵌入图 。可以看到这些图表有一些相似之处 。




我们来试试这个模型的结果：








使用自动编码器方法 ， 嵌入更好一些 ， 小干扰只会轻微影响最终结果 。
总结我们可以看到 ， 通过这种方式 ， 几乎不需要进行任何的大型训练就可以在不同风格之间进行切换 ， 但这里的问题也很明显嵌入提取器（第二个隐藏层）还有很大的改进空间 。
https://avoid.overfit.cn/post/65e58d9868e349ed8380b6a980112dba
作者：Akvelon

• 12月13日消息|oppo首款四足机器人亮相：配有摄像头支持取快递、视频通话
• 由于注射器是临床和药物注射的关键医疗器械|一次性使用无菌注射器活塞滑动初始力和平均力如何检测？
• 金舟视频格式转换器怎么使用？
• 平时在使用电脑中|电脑时间不对是什么原因引起的？
• 平时在使用CorelDRAW的过程中|coreldraw画布上面有很多线条怎么删除？
• 在Excel表格的使用中|excel怎么快速批量删除所有空白行
• 平时在使用电脑的过程中|不想重启电脑的情况下，怎么恢复电脑原样
• 相信大家平时在word的使用中|如何去除word文档的只读模式
• 电脑使用着越来越卡顿|win10系统自动恢复还原操作方法
• 平时在使用wps办公软件时|如何清除wps最近打开的记录