抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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深いインタラクティブ進化(DeepIE)は,インタラクティブ進化計算(IEC)の能力を結合して,訓練された生成敵対ネットワーク(GAN)発電機のドメイン固有ロバスト性を有するユーザ選好を捉え,ユーザが潜在空間の進化探査を通してGAN出力を制御することができる。しかしながら,従来のGAN潜在空間は,特徴エンタングルメントを示し,それは,DeepIEの可能な応用の実用性を制限する。本論文では,WikiArtデータセット上で訓練されたStyleGANモデルから,スタイルベース発電機内でDeepIEを実装し,StyleIEを提案し,スタイルベース発電機における二次非もつれ潜在空間を利用したDeepIEの変化を提案した。最新の発電のためのStyleIEに対するDeepIEの性能を比較した2つのAB/BA交差ユーザ試験を行った。パフォーマンスの自己評価をアンケートを通して収集した。テストからの知見は,StyleIEとDeepIEが,緩和制約を持つオープンエンド目標を有するタスクにおいて等しく機能するが,StyleIEは,近端で,より制約されたタスクにおいて,より良く機能することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】