[요약] Very Deep VAEs Generalize Autoregressive Models and Can Outperform Them on Images
논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2011.10650.pdf 서론 Generative 모델의 일종인 Variational AutoEncoder (VAE)는 주어진 data들(e.g. 얼굴 이미지들)과 prior가 주어진 latent variable들 사이의 관계를 학습함으로써 data들의 분포를 학습한다. Prior가 주어졌기도 하고, latent space와 data 사이의 관계성을 학습한다는 목표가 확실하기 때문에 저자들은 VAE가 autoregressive model과 같이 깡으로 주어진 data들의 분포를 학습해야 하는 모델들과 비교했을 때, capacity가 작은 모델로도 충분히 높은 화질의 사진들의 분포를 학습할 수 있다고 주장한다. 하지만 이전까지의 결과를 보면 PixelC..
논문 리뷰/생성 모델
2021. 12. 13. 01:40