2018最佳GAN论文回顾(上)(16)
中线性地插值 。 生成器已经从CelebA数据集中学习了图像的分布 。 α=0.0对应着从向量z1生成一个图像 ， 而α=1.0则意味着图像来自向量z2 。 通过改变alpha的取值 ， 我们可以在潜在的空间内进行插值 ， 效果非常好 。
作者：【方向】
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