《日経Robo》多様体仮説:現実世界のデータをどうモデル化するか

図1 VAEで生成した顔画像が滑らかに変わっていく様子 学習後のVAEにおいて、ノイズベクトルの中の特定の要素を滑らかに動かすと、VAEで生成される顔画像も、表情などが滑らかに変化する。(写真:D. Kingma et al,“Auto-Encoding Variational Bayes” Figure 4(a)より引用、https://arxiv.org/abs/1312.6114)
図1 VAEで生成した顔画像が滑らかに変わっていく様子
学習後のVAEにおいて、ノイズベクトルの中の特定の要素を滑らかに動かすと、VAEで生成される顔画像も、表情などが滑らかに変化する。(写真:D. Kingma et al,“Auto-Encoding Variational Bayes” Figure 4(a)より引用、https://arxiv.org/abs/1312.6114)

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