随意变换输入的输入 GAN
PoE 可以在单模态输入、
团队介绍
论文通讯作者是文字英伟达著名工程师刘洺堉，
我们将每个模态输入编码为特征向量，图都并将其相加以获得最终损失。真照英伟达 Canvas 和 GauGAN 等有趣的英伟语义产品均出自他手。就用单条件概率分布的达推乘积来表述交集的分布。DM-GAN+CL。出超草图成逼现在在英伟达工作。合体下面展示了 PoE-GAN 的输入随机样本，
当以模式的文字任意子集为条件时，风格都可以转化为图片。图都无码与计算图像嵌入和条件嵌入之间单个内积的标准投影鉴别器不同，PoE GAN 可以接受多种模态的输入，分割 + 草图)在景观图像数据集上。
PoE-GAN 甚至还能没有输入，PoE-GAN 优于文本到图像模型 DF-GAN、
例如在分割输入模态中，PoE-GAN 可以生成不同的输出图像。这便是 PoE 的含义。
在此条件下，以此来输出图像。
在鉴别器部分，从而满足每个约束。草图、此时 PoE-GAN 就会成为一个无条件的生成模型。图像分割、以下是 PoE-GAN 无条件生成的样本。这里要计算每个输入模态的内积，将投影鉴别器推广到处理多个条件输入。
全局 PoE-Net 的结构如下，然后使用 PoE 汇总到全局 PoE-Net 中。英伟达推出了一个 GAN 的“超级缝合体”——PoE GAN。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。这里使用一个潜在的特征矢量 z0 作为样本使用 PoE，
所谓 PoE 是 Hinton 在 2002 年提出的“专家乘积”(product of experts)概念，他的研究重点是深度生成模型及其应用。
而且它可以同时接受以上几种输入模态的任意两种组合，
假设每种约束的联合条件概率分布都服从高斯分布，每个专家(单独模型)被定义为输入空间上的一个概率模型。
论文一作是黄勋，文本 + 草图、条件是两种模式(文本 + 分割、然后由 MLP 处理以输出特征向量 w。
在文本输入模态中，而 PoE GAN 的重点是如何将每种输入混合在一起。PoE-GAN 优于此前的 SPADE 和 OASIS。
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。北京航空航天大学本科毕业，多模态输入甚至无输入时生成图片。解码器不仅使用全局 PoE-Net 的输出，
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
康奈尔大学博士，PoE-GAN 的表现优于之前专门为该模态设计的 SOTA 方法。继 GauGAN2 之后，文字描述、
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，
当使用单个输入模态进行测试时，