如何解决在未经训练的条件下输出条件生成对抗网络
假设我已经在MNIST数据集上训练了条件GAN,并以不同的方式对高斯噪声进行了条件化。 例如:
平均值为1的高斯噪声将输出为1的图像。
平均值为2的高斯噪声将输出为2的图像。 等等。
训练后,假设我给出平均值为1.5的高斯噪声,我应该期待什么输出图像?
我为图像到图像的翻译任务扩展了这种逻辑。假设我已经对GAN(pix2pix)模型进行了条件化,以在输入图像上添加平均值为1的高斯噪声的 effect1 ,并在输入图像上添加平均值为2的高斯噪声的 effect2 。 如果输入图像的平均噪声为高斯,我可以期待什么输出图像?将是effect1和effect2的组合,还是可以是它们中的任何一个或某些随机输出?
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