Aritmetica vettoriale usando WGAN-GP (Wasserstein Gans con penalità per gradiente)

Question

È stato dimostrato che l'aritmetica vettoriale nello spazio latente produca campioni di immagine di output significativi da una DC-GAN addestrata nel documento di Chintala et al. In effetti, l'aritmetica vettoriale che hanno descritto non era direttamente sui singoli vettori stessi nello spazio latente, che segnalano per dare un'immagine di output instabile. Invece avevano preso una media dei vettori per immagini che sembravano uguali prima di dimostrare quell'uomo con occhiali - uomo + donna = donna con occhiali. Ma quanto è rilevante questa caratteristica nel nuovo Wasserstein Gans con penalità di gradiente introdotta da Gulrajani et al.? Poiché queste sono versioni molto migliorate dei gan DC, l'aritmetica vettoriale può essere eseguita ora direttamente sui singoli vettori nello spazio latente? Apprezzerà se alcune opere rilevanti possono essere sottolineate sull'uso dell'aritmetica vettoriale su modelli WGAN-GP addestrati.