可该变某一属性的GAN:Hijack-GAN

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Hijack-GAN可以改变生成图片某一个属性，比如性别、微笑、年龄等属性，其他属性尽可能的保持。

Pre-trained Task Models模型抽取属性信息M(G(z))。用（z, M(G(z)))数据对来训练Proxy Model。
注：一个Pre-trained Task Model提取一个属性，如果要改变某个属性就不提取了。

改变噪声，使噪声生成的图片目标属性改变，其他属性尽可能的保持。如右图（b）所示，噪声数据从一开始最后来到终点。
噪声更新公式：

Jj是构成的雅可比矩阵J其中的一行，代表相应的某一属性变化最快的方向。可见，噪声z是根据一个一个属性迭代的。

其中，Pi就是一个属性，但这个属性不是Pre-trained Task Models的输出而是Proxy Model的输出，zi是一个噪声。

但，这时可能会有一个问题，即z根据某一个属性迭代时，也会影响其他属性的变化，因为属性之间很有可能是相互有联系的。
所以此时加入了正交约束，即用n代替Jj：

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