जनन प्रतिकूल नेटवर्क के लिए एक शैली-आधारित जनरेटर आर्किटेक्चर

हम जनन प्रतिकूल नेटवर्क के लिए एक वैकल्पिक जनरेटर आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करते हैं, जो शैली हस्तांतरण साहित्य से उधार लिया गया है। नया आर्किटेक्चर उच्च-स्तरीय गुणों (जैसे, मानव चेहरों पर प्रशिक्षित होने पर पोस और पहचान) और उत्पन्न चित्रों में सांत्वनात्मक भिन्नता (जैसे, तिल, बाल) के स्व-सिखाए गए, बिना निगरानी वाले पृथक्करण की ओर ले जाता है, और इसे संश्लेषण के सहज, पैमाना-विशिष्ट नियंत्रण की अनुमति देता है। नया जनरेटर पारंपरिक वितरण गुणवत्ता मैट्रिक्स के संदर्भ में अत्याधुनिक सुधार करता है, इसे स्पष्ट रूप से बेहतर अंतर्व्यवधान गुणों की ओर ले जाता है, और भी गुप्त भिन्नता के तत्वों को बेहतर ढंग से अलग करता है। अंतर्व्यवधान गुणवत्ता और पृथक्करण को मापने के लिए, हम दो नए, स्वचालित तरीकों का प्रस्ताव करते हैं जो किसी भी जनरेटर आर्किटेक्चर पर लागू होते हैं। अंत में, हम मानव चेहरों का एक नया, बहुत विविध और उच्च गुणवत्ता वाला डेटासेट प्रस्तुत करते हैं।