在未经训练的条件下输出条件生成对抗网络

问题描述

我是新手，目前正在学习GAN，我有一个查询，如下所示：

假设我已经在MNIST数据集上训练了条件GAN，并以不同的方式对高斯噪声进行了条件化。 例如：

平均值为1的高斯噪声将输出为1的图像。

平均值为2的高斯噪声将输出为2的图像。 等等。

训练后，假设我给出平均值为1.5的高斯噪声，我应该期待什么输出图像？

我为图像到图像的翻译任务扩展了这种逻辑。假设我已经对GAN（pix2pix）模型进行了条件化，以在输入图像上添加平均值为1的高斯噪声的 effect1 ，并在输入图像上添加平均值为2的高斯噪声的 effect2 。 如果输入图像的平均噪声为高斯，我可以期待什么输出图像？将是effect1和effect2的组合，还是可以是它们中的任何一个或某些随机输出？

解决方法

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