我们对信息过滤的本质知之甚少 — David 9
还记得我们在GAN大盘点中聊到的infoGAN吗？通过控制隐信息c可以生成特定条件的图像（倾斜更高，宽度更大）：
今年Facebook在NIPS2017上发表的Fader Networks（渐变网络）更近一步，对于更抽象的特征也可以进行条件生成：
如上图，“年轻”，“苍老”，“男性”，“女性”，“是否戴墨镜”，都是可以在生成器生成阶段任意指定。
但是有没有注意到上图demo中，头发的样子始终是不变的，看来Facebook还没有很好地解决头发生成的问题？男性和女性的头发样式明显应该不同，年轻和年老时的头发样式和色泽肯定也是不同的。 继续阅读Facebook渐变神经网络: 通过任意指定属性，操纵生成图像，NIPS2017论文选读1