港中文周博磊團隊：無監督條件下GAN潛在語義識別指南

點擊上方「機器學習與生成對抗網絡」，關注"星標" 獲取有趣、好玩的前沿乾貨！ 作者：Yujun Shen、Bolei Zhou   機器之心編譯 參與：蛋醬、魔王 無監督條件下，GAN 模型潛在語義的識別似乎是一件非常具有挑戰性的任務。最近，香港中文大學周博磊等人提出了一種名爲「SeFa」的方法，爲該問題提供了更優解。 SeFa 方法能夠識別出不同 GAN 模型的潛在語義，進而進行圖像編輯。如下圖

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