0分享至用微信扫码二维码分享至好友和朋友圈说到计算机生成的图像肯定就会想到deepfake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像的全部。自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！当谈到计算机视觉中的生成建模时，几乎都会提到GAN。使用GAN的开发了很多许多惊人的应用程序，并且可以在这些应用程序中生成高保真图像。但是GAN的缺点也十分明显：1、训练不稳定，经?；岢鱿痔荻认?、模式崩溃问题（会生成相同的图像），这使得我们需要做大量的额外工作来为数据找到合适的架构。2、GAN很难反转（不可逆），这意味着没有简单的方法可以从生成的图像反推到产生这个图像的噪声输入。例如：如果使用可逆生成模型进行生成的图像的增强，可以直接获得生成图像的特定输入，然后在正确的方向上稍微扰动它这样就可以获得非常相似的图像，但是GAN做到这一点很麻烦。3、GAN不提供密度估计。也就是说可以生成图像但无法知道特定特征出现在其中的可能性有多大。去哪选购亨士乐编码器。黑龙江亨士乐编码器多少钱

    同时减少其深度或特征图的数量。decoder=([(32,kernel_size=3,strides=2,padding="valid",activation="selu",input_shape=[3,3,64]),(16,kernel_size=3,strides=2,padding="same",activation="selu"),(1,kernel_size=3,strides=2,padding="same",activation="sigmoid"),([28,28])])剩下要做的就是将编码器与解码器连接起来，并将它们作为一个完整的自编码器进行联合训练。使用二元交叉熵损失对模型进行了20个epoch的训练，代码如下：ae=([encoder,decoder])pile(loss="binary_crossentropy",optimizer=(learning_rate=),metrics=["accuracy"])history=(X_train,X_train,epochs=20,validation_data=(X_val,X_val))损失函数选择来说：二元交叉熵和RMSE都可以被用作损失函数，两者的主要区别在于二元交叉熵对大误差的惩罚更强，这可以将重建图像的像素值推入平均幅度，但是这反过来又会使重建的图像不那么生动。因为这个数据集是灰度图像，所以损失函数的选择不会产生任何有意义的差异。下面看一下测试集中的一些图像，以及自编码器重建它们的效果如何。测试集的原始图像（上）与它们的重建图像（下）?？雌鹄床淮?，但是一些细节模糊（这是自编码器的缺陷，也是GAN的优势）。节能亨士乐编码器报价表北京亨士乐编码器哪家好。

    图像之间的变形先来验证变分自编码器学习到的潜在空间确实是连续的、行为良好且有意义的，那就是选择两个图像并在它们之间变形。让我们以这只猫和这棵树为例。对它们进行编码以获得它们的隐藏表示，并在它们之间进行线性插值。然后将沿插值线的每个点传递给解码器，这样可以在猫和树之间生成图像。cat=var_encoder(X_train[5930,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()tree=var_encoder(X_train[17397,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()linfit=interp1d([1,10],([cat,tree]),axis=0)将两个潜在表示堆叠在一个形状为2x576的矩阵中，并应用scipy的线性插值函数，如果需要调整，可以修改linfit([i+1foriinrange(10)])来获得中间插值。仔细看看猫的嘴是如何变成树干的。以类似的方式，还可以将另猫变成狗。注意猫的尖耳朵是如何逐渐变成狗的松软耳朵的。这个有趣的实验表明，变分自编码器学习的潜在空间是连续的，并确保点之间的平滑过渡。要点：VAE潜在空间是连续的，允许在图像之间生成有意义的插值。如果潜在空间是连续且有意义的，我们应该能够对图像进行算术运算?？悸钦饬街幻ǎㄍ计侵亟ǘ皇窃纪枷瘢?。如果从左边有胡须的猫中减去右边的无胡须猫。

    号？**解读湖南岳阳处置“土坑”酸菜问题：相关人员被控制3·15晚会曝光的插旗菜业：创始人被称“芥菜大王”医美速成班被315晚会点名涉事机构：目前正常上课**当局开放日本福岛食品国台办回应中国驻美大使秦刚：中方事先知道俄罗斯行动等说法不实乌俄谈判恢复双方分别公布摧毁对方武器种类和数量乌总统办公室主任顾问：俄乌谈判将继续存在妥协可能美国将向乌克兰提供10亿美元***援助用于购买武器等韩军：朝鲜在平壤顺安发射不明飞行器，疑似失败缅甸实皆省监狱50名拘押人员试图越狱致7死13伤“3月没有赚到一分钱”网友留言称**影响早餐店生意八问吉林**：全省管控升级未来如何应对？武汉市原常务副**被查10年前被人在狱中实名举报男子为制毒去大学旁听化学课研制了2公斤**半成品女子称误信医托致母亲糖尿病恶化后失明医院回应被曝防护服发臭、用浑水洗毛巾擦猪肉等乱象双汇道歉流调显示女子15岁生孩子？官方：其户口申报年龄出错樱花季封校却游人遍地？网友质疑武汉大学“防疫双标”净收入不过数百元电影院难付房租水电和员工工资八旬老太摔下手术台后死亡官方：系意外不属医疗事故欧文60分生涯新高杜兰特19+7篮网狂胜魔术迎4连胜父与子的13年网瘾之战：救不回儿子。亨士乐编码器哪家公司好。

    ***个问题就出现了：在这种情况下，“随机”是什么意思？它应该来自正态分布还是均匀分布？分布应该如何参数化？下图显示了对测试数据样本进行编码后潜在空间值的概率密度。除此以外，我还计算了一些汇总统计数据：**小潜在空间值为，**大值为。对于随机点采样，让潜在空间以零为中心对称中心化会容易得多，或者说至少以某种方式是有界的，需要一个**大值和**小值。要点：潜在空间值形成不规则的、无界的分布，会使随机点采样变得困难。图像多样性另一个问题涉及潜在空间中各个类别的**区域，这会影响生成图像的多样性。模型的潜在空间是3x3x64，它是576维的无法可视化。为了便于解释可以尝试对一个维度进行3D切片，其形状为3x1x1。只考虑此切片时，每个图像在潜在空间中由3D矢量表示可以将其可视化为散点图。这是测试数据样本的图：蓝色点云分布在比红色和绿色云小得多的体积上。这意味着如果要从这个空间中随机抽取一个点，**终得到猫或狗的可能性要比得到树的可能性大得多。在极端情况下，考虑到潜在空间的所有576个维度，可能永远不会对树进行采样，这违背了对生成模型能够覆盖它所看到的数据的整个空间的要求。要点：不同图像类别的潜在表示可能在大小上有所不同。苏州亨士乐编码器保修吗?北京亨士乐编码器回收价

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