latent space walk

1. 1

   Interpolation mellem to punkter i et latentrum for at generere en jævn overgang i det genererede output.

   • Ved at udføre en latent space walk mellem to ansigtsindkodninger kan man se ansigtet ændre sig gradvist fra det ene til det andet. — Almindelig praksis i GAN-demonstrationer
   • Lineær interpolation i latentrummet producerer ofte ikke helt jævne overgange; derfor bruges ofte slerp (sfærisk interpolation). — Forskningsartikel, 2020
2. 2

   En systematisk udforskning af latentrummet, ofte langs specifikke retninger, for at forstå, hvilke dimensioner der koder for bestemte træk.

   • Ved at foretage en latent space walk langs en bestemt akse kan man finde den latent vektor, der tilføjer et smil til et ansigt. — Forskning i GAN-manipulation, 2018

Bruges til at visualisere, hvordan et latentrum er struktureret, og til at generere kontinuerte variationer, f.eks. i ansigtsgenerering eller kunst. Typisk implementeres det ved lineær interpolation (lerp) eller slerp mellem latente vektorer.

import numpy as np

def lerp(z1, z2, t):
    return (1 - t) * z1 + t * z2

# Eksempel: interpolér mellem to latente vektorer
z_a = np.random.randn(100)
z_b = np.random.randn(100)
for t in np.linspace(0, 1, 10):
    z = lerp(z_a, z_b, t)
    # generer billede med model.generate(z)

Python-kode til lineær interpolation mellem to latente vektorer. Ved at variere t fra 0 til 1 genereres en sekvens af latente vektorer, som kan gives til en generativ model for at skabe en overgang.

Sammensat af 'latent space' (latentrum) og 'walk' (vandring), hentyder til den gradvise bevægelse gennem rummet.

• Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)
• Interpolation in Generative Adversarial Networks