0分享至用微信掃碼二維碼分享至好友和朋友圈說到計算機生成的圖像肯定就會想到deepfake：將馬變成的斑馬或者生成一個不存在的貓。在圖像生成方面GAN似乎成為了主流，但是盡管這些模型在生成逼真的圖像方面取得了巨大成功，但他們的缺陷也是十分明顯的，而且并不是生成圖像的全部。自編碼器（autoencoder）作為生成的圖像的傳統模型還沒有過時并且還在發展，所以不要忘掉自編碼器！當談到計算機視覺中的生成建模時，幾乎都會提到GAN。使用GAN的開發了很多許多驚人的應用程序，并且可以在這些應用程序中生成高保真圖像。但是GAN的缺點也十分明顯：1、訓練不穩定，經常會出現梯度消失、模式崩潰問題（會生成相同的圖像），這使得我們需要做大量的額外工作來為數據找到合適的架構。2、GAN很難反轉（不可逆），這意味著沒有簡單的方法可以從生成的圖像反推到產生這個圖像的噪聲輸入。例如：如果使用可逆生成模型進行生成的圖像的增強，可以直接獲得生成圖像的特定輸入，然后在正確的方向上稍微擾動它這樣就可以獲得非常相似的圖像，但是GAN做到這一點很麻煩。3、GAN不提供密度估計。也就是說可以生成圖像但無法知道特定特征出現在其中的可能性有多大。去哪選購亨士樂編碼器。黑龍江亨士樂編碼器多少錢

    同時減少其深度或特征圖的數量。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])])剩下要做的就是將編碼器與解碼器連接起來，并將它們作為一個完整的自編碼器進行聯合訓練。使用二元交叉熵損失對模型進行了20個epoch的訓練，代碼如下：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))損失函數選擇來說：二元交叉熵和RMSE都可以被用作損失函數，兩者的主要區別在于二元交叉熵對大誤差的懲罰更強，這可以將重建圖像的像素值推入平均幅度，但是這反過來又會使重建的圖像不那么生動。因為這個數據集是灰度圖像，所以損失函數的選擇不會產生任何有意義的差異。下面看一下測試集中的一些圖像，以及自編碼器重建它們的效果如何。測試集的原始圖像（上）與它們的重建圖像（下）。看起來不錯，但是一些細節模糊（這是自編碼器的缺陷，也是GAN的優勢）。節能亨士樂編碼器報價表北京亨士樂編碼器哪家好。

    圖像之間的變形先來驗證變分自編碼器學習到的潛在空間確實是連續的、行為良好且有意義的，那就是選擇兩個圖像并在它們之間變形。讓我們以這只貓和這棵樹為例。對它們進行編碼以獲得它們的隱藏表示，并在它們之間進行線性插值。然后將沿插值線的每個點傳遞給解碼器，這樣可以在貓和樹之間生成圖像。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)將兩個潛在表示堆疊在一個形狀為2x576的矩陣中，并應用scipy的線性插值函數，如果需要調整，可以修改linfit([i+1foriinrange(10)])來獲得中間插值。仔細看看貓的嘴是如何變成樹干的。以類似的方式，還可以將另貓變成狗。注意貓的尖耳朵是如何逐漸變成狗的松軟耳朵的。這個有趣的實驗表明，變分自編碼器學習的潛在空間是連續的，并確保點之間的平滑過渡。要點：VAE潛在空間是連續的，允許在圖像之間生成有意義的插值。如果潛在空間是連續且有意義的，我們應該能夠對圖像進行算術運算。考慮這兩只貓（圖片是重建而不是原始圖像）。如果從左邊有胡須的貓中減去右邊的無胡須貓。

    號？**解讀湖南岳陽處置“土坑”酸菜問題：相關人員被控制3·15晚會曝光的插旗菜業：創始人被稱“芥菜大王”醫美速成班被315晚會點名涉事機構：目前正常上課**當局開放日本福島食品國臺辦回應中國駐美大使秦剛：中方事先知道俄羅斯行動等說法不實烏俄談判恢復雙方分別公布摧毀對方武器種類和數量烏總統辦公室主任顧問：俄烏談判將繼續存在妥協可能美國將向烏克蘭提供10億美元***援助用于購買武器等韓軍：朝鮮在平壤順安發射不明飛行器，疑似失敗緬甸實皆省監獄50名拘押人員試圖越獄致7死13傷“3月沒有賺到一分錢”網友留言稱**影響早餐店生意八問吉林**：全省管控升級未來如何應對？武漢市原常務副**被查10年前被人在獄中實名舉報男子為制毒去大學旁聽化學課研制了2公斤**半成品女子稱誤信醫托致母親糖尿病惡化后失明醫院回應被曝防護服發臭、用渾水洗毛巾擦豬肉等亂象雙匯道歉流調顯示女子15歲生孩子？官方：其戶口申報年齡出錯櫻花季封校卻游人遍地？網友質疑武漢大學“防疫雙標”凈收入不過數百元電影院難付房租水電和員工工資八旬老太摔下手術臺后死亡官方：系意外不屬醫療事故歐文60分生涯新高杜蘭特19+7籃網狂勝魔術迎4連勝父與子的13年網癮之戰：救不回兒子。亨士樂編碼器哪家公司好。

    ***個問題就出現了：在這種情況下，“隨機”是什么意思？它應該來自正態分布還是均勻分布？分布應該如何參數化？下圖顯示了對測試數據樣本進行編碼后潛在空間值的概率密度。除此以外，我還計算了一些匯總統計數據：**小潛在空間值為，**大值為。對于隨機點采樣，讓潛在空間以零為中心對稱中心化會容易得多，或者說至少以某種方式是有界的，需要一個**大值和**小值。要點：潛在空間值形成不規則的、無界的分布，會使隨機點采樣變得困難。圖像多樣性另一個問題涉及潛在空間中各個類別的**區域，這會影響生成圖像的多樣性。模型的潛在空間是3x3x64，它是576維的無法可視化。為了便于解釋可以嘗試對一個維度進行3D切片，其形狀為3x1x1。只考慮此切片時，每個圖像在潛在空間中由3D矢量表示可以將其可視化為散點圖。這是測試數據樣本的圖：藍色點云分布在比紅色和綠色云小得多的體積上。這意味著如果要從這個空間中隨機抽取一個點，**終得到貓或狗的可能性要比得到樹的可能性大得多。在極端情況下，考慮到潛在空間的所有576個維度，可能永遠不會對樹進行采樣，這違背了對生成模型能夠覆蓋它所看到的數據的整個空間的要求。要點：不同圖像類別的潛在表示可能在大小上有所不同。蘇州亨士樂編碼器保修嗎?北京亨士樂編碼器回收價

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