Alexei Efros 团队公布 BlobGAN：灵活组合物体的布局与外形特征

之中的虚拟）。此外，由于DFT是均匀原产的，重定向之中的 Blob 的的设计必须极好地值得注意影像区外的最终的组织的接收者。最后，我们的潜紧致通过构造过程将 Blob 的的设计与外形解能量守恒。这更容易我们的可视化研究不会将单个 Blob 与并不有所不同的单纯绑定，并将这些 Blob 的组织到充分的的设计之中，从紧致上将情景溶解为一系列构成大多。

2BlobGAN 的冲击力

BlobGAN 自学到的总括可以从紧致上解能量守恒情景。前面，我们分别从系统性和指为的并不一定示范 BlobGAN 如何将 Blob 与情景之中的某个期望对应起来，并示范学到的总括如何捕捉情景的设计的原产。

如示意图 4 上图，我们对可视化转变成成的影像的 Blob 示意图开展一系列的删减，例如：清空情景之中的虚拟、增高浮和玻璃窗、增加玻璃窗、快速移动玻璃窗、相应补全情景、快速移动吊扇、改变浮的个人风格。BlobGAN 可以灵活地主笔情景。

情景主笔图形学结果

明确而言，BlobGAN 可以将有用的情景影像溶解为构成它们的粒子。无监督总括使我们可以很容易地在情景之中再一排列、清空、克隆和重塑粒子。如示意图 6 上图，通过删减某些 Blob 的坐标系，再一的组织寝室之中的家具。由于总括是分层的，我们可以可视化家居错综有用的遮挡关联。

示意图 6：快速移动 Blob 从而再一的组织粒子

示意图 7 示范了从总括之中完全删除某些 Blob 的严重影响。尽管在体能训练样本之中，并未浮的寝室非常引人注目，但通过清空相应的 Blob，可以将浮从情景之中清空。我们也可以以同样的方式为清空玻璃窗、灯具和涡轮机、艺术品、梳妆台和浮头柜。

示意图 7：清空 Blob

BlobGAN 转变成成的总括使我们可以开展跨影像的主笔。在示意图 8 之中，我们通过反之亦然 Blob 的个人风格线性离地管理系统地再一装配了情景。例如，在不改变的设计的前提，我们将某一情景下的红衫个人风格与另一情景下的红衫个人风格反之亦然。

示意图 8：反之亦然 Blob 个人风格

如示意图 9 上图，如果我们一切都是引入一新 Blob，可以在一新所在位置上复制粘贴有所不同的 Blob，形成一新的设计。

示意图 9：复制粘贴 Blob

系统性的 Blob 统计分析

Blob 和情景之中的虚拟较强极好的关联。我们通过将 Blob 的尺寸常量 s 随机设置为负数来删除它。然后，我们用到分割可视化观察消失的自然语言类。示意图 10（右边）示范了类和 Blob 错综有用的相关性。该等价十分稀疏，这得单单结论 Blob 随着自学都由对应到并不有所不同的情景虚拟。示意图 10（右）示范了 Blob 的之中心的原产。制备的冷力示意图示范了体能训练样本之中粒子的原产。可视化不会学着在特定的影像区外聚焦 Blob，通过改变个人风格线性管控总括的粒子。

示意图 10：Blob 的紧致偏好特性

将 Blob 组合到的设计之中

除了将影像溶解为若干大多，全然的情景总括还能够捕捉各大多错综有用丰富的上下文关联，这些关联决定了情景的转变成成过程。BlobGAN 的总括可以显式地发现情景之中粒子的的设计。

在测试时，我们通过线性方程组一个简便的也就是说可用性原因，可以对充分利用底层情景也就是说的示范影像开展滤波，开展「情景相应补全」。如示意图 11 上图，并不有所不同的空房间较强各自的背景线性，以及由潜变量 z 转变成成的室内装饰，我们通过可用性充分地室内装饰情景，使之与背景线性相匹配。

示意图 11：转变成成并填充空房间。

通过用到的设计新浪路 F 对充分利用 Blob 常量子集也就是说的并不有所不同情景开展滤波，我们可以开展放状况的情景相应转变成成/补全。示意图 12 示范了特定的设计状况下的个人风格转变成成、根据浮和梳妆台的所在位置和尺寸预测吻合的情景。比起用到 F 相应补全情景，我们还可以转变成成一个随机的情景并简便地替换熟悉的常量以匹配所需的值。我们可以对情景开展粒子的插进、清空、朝向调整。

示意图 12：情景相应补全

我们通过替换期望影像之中的特性来主笔影像，这些特性要么是随机转变成成的，要么是用到可视化开展状况滤波便是的。通过改变新浪路尺度，我们切换 StyleGAN 之中的个人风格。为了进一步保持当前的设计并提高一致性，我们的可视化还可以用到源示意图列于之中的构件视示意图 Φ。我们通过 FID 来评估可视化转变成成样本的生态系统和密度。在所有前提，BlobGAN 的情景相应补全性能指标都优于基线。

列于 1：相应补全的系统性统计分析结果

BlobGAN 可以在 LSUN 房间之中赢取与 StyleGAN 相媲美的图像密度。BlobGAN 转变成成的样本更为精细。

列于 2：评估图像密度和生态系统

区外级影像线性方程组

BlobGAN 赢取的总括还可以通过将影像反演到 Blob 紧致来线性方程组这些主观影像。我们可以清空并再一聚焦主观影像之中的粒子，发现其与更早影像的并不有所不同。

示意图 13：通过反演线性方程组主观影像

参考链接：_enables_object_manipulation_in_an_image/

雷峰新浪

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