本节内容综述

本节讲解修图的例子。
Modifying Input Code ，如何找出我们输入的信息每一个元素对应的特征都是什么呢？
可以使用 GAN + Autoencoder 。
李老师又找了个 Demo ，“智能 photoshop”。并且介绍了其 Basic Idea 。
还可以用于将图像变得清晰。见 Image super resolution 。此外还有技术比如 Image Completion 。

文章目录

本节内容综述
小细节
- Modifying Input Code
- - GAN + Autoencoder
- Basic Idea
- - Back to z
  - Editing Photos
- Image super resolution

小细节

Modifying Input Code

GAN + Autoencoder

如上，我们已经有了一个 Generator ，把其作为 Decoder ，固定，前面接一个 Encoder （其参数可以用 Discriminator 参数来初始），这样就可以从生成的图片x反推对应什么代码z。

如上，两个集合，长发与短发，分别得到其对应的 code ，然后分别求平均，这样就可以得到一个向量 zlongz_{long}zlong ，用于长短发间的转换。

Basic Idea

如上，让数据在 code space 上做一个小小的移动。

Back to z

如上，让图片转换回 code 有许多方法：

方法一：z∗=argmin⁡zL(G(z),xT)z^*=arg\min_zL(G(z),x^T)z∗=argminzL(G(z),xT)，使用梯度下降找到最合适的 z∗z^*z∗；
方法二：使用 auto encoder ；
方法三：方法一、二结合。

Editing Photos

此外，如果我们为画面增加一笔（如上图红色笔画），Editing Photos 中 z∗z^*z∗ 该如何表示呢？这里有三个约束：

这个 z 要满足与这一笔有关联；
这个 z 与原图像的 z0z_0z0 不能太远；
这个 zzz 应该真实。

Image super resolution

如上，使用 GAN 在细节处也能在绘制出清晰的图片。

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