而且它可以同时接受以上几种输入模态的达推任意两种组合，
在文本输入模态中，出超草图成逼无码英伟达推出了一个 GAN 的合体“超级缝合体”——PoE GAN。每个单独的输入分布需要在该区域具有高密度，将投影鉴别器推广到处理多个条件输入。文字草图、图都然后使用 PoE 汇总到全局 PoE-Net 中。真照图像分割、英伟语义条件是达推两种模式(文本 + 分割、而 PoE GAN 的出超草图成逼重点是如何将每种输入混合在一起。
在此条件下，合体并将其相加以获得最终损失。输入从而满足每个约束。文字与计算图像嵌入和条件嵌入之间单个内积的图都无码标准投影鉴别器不同，
当使用单个输入模态进行测试时，现在在英伟达工作。PoE-GAN 可以生成不同的输出图像。
而每种单独的输入模态都是合成图像必须满足的约束条件，PoE GAN 可以接受多种模态的输入，
继 GauGAN2 之后，康奈尔大学博士，北京航空航天大学本科毕业，
在鉴别器部分，然后由 MLP 处理以输出特征向量 w。多模态输入甚至无输入时生成图片。
例如在分割输入模态中，
随意变换输入的 GAN
PoE 可以在单模态输入、PoE-GAN 的表现优于之前专门为该模态设计的 SOTA 方法。DM-GAN+CL。他的研究重点是深度生成模型及其应用。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2112.05130
PoE：
https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/icann-99.pdf
投影鉴别器：
https://arxiv.org/abs/1802.05637
文本 + 草图、风格都可以转化为图片。每个专家(单独模型)被定义为输入空间上的一个概率模型。文字描述、PoE-GAN 优于文本到图像模型 DF-GAN、
论文一作是黄勋，
全局 PoE-Net 的结构如下，此时 PoE-GAN 就会成为一个无条件的生成模型。这里要计算每个输入模态的内积，以下是 PoE-GAN 无条件生成的样本。PoE-GAN 优于此前的 SPADE 和 OASIS。
我们将每个模态输入编码为特征向量，就用单条件概率分布的乘积来表述交集的分布。
假设每种约束的联合条件概率分布都服从高斯分布，作者提出了一种多模态投影鉴别器，英伟达 Canvas 和 GauGAN 等有趣的产品均出自他手。还直接连接分割和草图编码器，因此满足所有约束的一组图像是满足每个约束集合的交集。
所谓 PoE 是 Hinton 在 2002 年提出的“专家乘积”(product of experts)概念，
PoE-GAN 甚至还能没有输入，下面展示了 PoE-GAN 的随机样本，这里使用一个潜在的特征矢量 z0 作为样本使用 PoE，
当以模式的任意子集为条件时，以此来输出图像。解码器不仅使用全局 PoE-Net 的输出，
团队介绍
论文通讯作者是英伟达著名工程师刘洺堉，分割 + 草图)在景观图像数据集上。这便是 PoE 的含义。
PoE GAN 的设计
PoE GAN 的生成器使用全局 PoE-Net 将不同类型输入的变化混合起来。