《Image Generation with PixelCNN Decoders》论文笔记
论文背景:Google Deepmind团队于2016发表在NIPS上的文章
motivation:提出新的image generation model based on pixelCNN[1]架构。可以为任意输入vector结合标签生成图片,在先验信息的前提下加入条件分布信息
模型关键:根据链式条件概率,逐行生成,逐像素点生成
相对于GAN的优势:
- GAN只善于处理连续数据,pixelCNN对连续数据和非连续数据都能很好perform
- 链式likelihood表达可以比GAN更好的提供生成目标的评价系统,虽然也不尽完美
相对于GAN的劣势:
2. sample quality明显不如GAN。
1.Aaron van den Oord, Nal Kalchbrenner, and Koray Kavukcuoglu. Pixel recurrent neural networks. arXiv
preprint arXiv:1601.06759, 2016.
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