简介：摘要在本论文中提出了一种用于自动图像生成的基于自编码器的生成对抗网络（GAN），我们称之为“风格化对抗式自编码器”。不同于已有的生成式自编码器（通常会在隐向量上施加一个先验分布），我们提出的方法是将隐变量分成两个分量风格特征和内容特征，这两个分量都是根据真实图像编码的。这种隐向量的划分让我们可以通过选择不同的示例图像来任意调整所生成图像的内容和风格。此外这个GAN网络中还采用了一个多类分类器来作为鉴别器，这能使生成的图像更具真实感。结果表明风格化对抗式自编码器能显著改善对应的监督识别任务。
基于风格化对抗自编码器的图像生成算法
