[发明专利]用于生成式神经网络的权重解调在审
| 申请号： | 202110276236.8 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN113408694A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | T·T·卡拉斯;S·M·莱内;J·T·莱赫蒂宁;M·S·艾塔拉;J·J·海尔斯顿;T·O·艾拉 | 申请（专利权）人： | 辉达公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市磐华律师事务所 11336 | 代理人： | 高伟 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明公开了用于生成式神经网络的权重解调。基于样式的生成式网络架构使得能够对合成输出数据(诸如图像)进行特定于比例的控制。在训练期间，基于样式的生成式神经网络(生成器神经网络)包括映射网络和合成网络。在预测期间，映射网络可以被省略、复制或评估若干次。合成网络可用于生成具有多种属性的高度变化的、高质量的输出数据。例如，当用于生成人的面部的图像时，可变化的属性是年龄、种族、相机视点、姿势、面部形状、眼镜、颜色(眼睛、头发等)、发型、照明、背景等。取决于任务，生成的输出数据可以包括图像、音频、视频、三维(3D)对象、文本等。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 生成 神经网络 权重 解调 | ||
【主权项】：
暂无信息
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