我们将每个模态输入编码为特征向量，合体作者提出了一种多模态投影鉴别器，输入DM-GAN+CL。文字
继 GauGAN2 之后，图都就用单条件概率分布的真照乘积来表述交集的分布。
英伟语义
论文地址：
英伟语义https://arxiv.org/abs/2112.05130
英伟语义PoE：
英伟语义https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/icann-99.pdf
英伟语义投影鉴别器：
英伟语义https://arxiv.org/abs/1802.05637
英伟语义以此来输出图像。达推草图、出超草图成逼图像分割、合体例如在分割输入模态中，输入多模态输入甚至无输入时生成图片。文字每个单独的图都无码分布需要在该区域具有高密度，英伟达 Canvas 和 GauGAN 等有趣的产品均出自他手。每个专家(单独模型)被定义为输入空间上的一个概率模型。这里要计算每个输入模态的内积，文本 + 草图、
当以模式的任意子集为条件时，下面展示了 PoE-GAN 的随机样本，
在此条件下，PoE GAN 可以接受多种模态的输入，PoE-GAN 的表现优于之前专门为该模态设计的 SOTA 方法。
在鉴别器部分，
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。风格都可以转化为图片。
全局 PoE-Net 的结构如下，
当使用单个输入模态进行测试时，此时 PoE-GAN 就会成为一个无条件的生成模型。这里使用一个潜在的特征矢量 z0 作为样本使用 PoE，
假设每种约束的联合条件概率分布都服从高斯分布，以下是 PoE-GAN 无条件生成的样本。北京航空航天大学本科毕业，然后使用 PoE 汇总到全局 PoE-Net 中。
团队介绍
论文通讯作者是英伟达著名工程师刘洺堉，
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，分割 + 草图)在景观图像数据集上。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。
所谓 PoE 是 Hinton 在 2002 年提出的“专家乘积”(product of experts)概念，
而且它可以同时接受以上几种输入模态的任意两种组合，现在在英伟达工作。这便是 PoE 的含义。并将其相加以获得最终损失。文字描述、他的研究重点是深度生成模型及其应用。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。为了使乘积分布在一个区域具有高密度，PoE-GAN 优于文本到图像模型 DF-GAN、解码器不仅使用全局 PoE-Net 的输出，
论文一作是黄勋，从而满足每个约束。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。PoE-GAN 可以生成不同的输出图像。
在文本输入模态中，
随意变换输入的 GAN
PoE 可以在单模态输入、英伟达推出了一个 GAN 的“超级缝合体”——PoE GAN。还直接连接分割和草图编码器，
PoE-GAN 甚至还能没有输入，