解耦表征學(xué)習(xí)視角下認(rèn)知圖像屬性特征的圖像生成方法

摘要： 在生成式人工智能領(lǐng)域，解耦表征學(xué)習(xí)的研究進(jìn)一步推動圖像生成方法的發(fā)展，但現(xiàn)有的解耦方法更多地關(guān)注圖像生成的低維表示，忽略目標(biāo)變化圖像內(nèi)在的可解釋因素，導(dǎo)致生成的圖像容易受到其它不相關(guān)屬性特征的影響.為此，文中提出解耦表征學(xué)習(xí)視角下認(rèn)知圖像屬性特征的圖像生成方法.首先，從生成模型的潛在空間出發(fā)，通過訓(xùn)練獲得關(guān)于目標(biāo)變化圖像的候選遍歷方向.然后，構(gòu)建無監(jiān)督語義分解策略，并基于候選遍... （共14頁）