Корочкабино – такая корочка и почти бином.
Мы наблюдаем, что, несмотря на иерархическую конволюционную природу, процесс синтеза типичных генеративных состязательных сетей зависит от абсолютных координат пикселей. Что есть не очень хорошо. Это проявляется, например, в том, что детали оказываются приклеенными к координатам изображения, а не к поверхностям изображаемых объектов. Мы видим первопричину в небрежной обработке сигналов, которая вызывает алиасинг в генеративной сети. Интерпретируя все сигналы в сети как непрерывные, мы вывели общеприменимые, небольшие архитектурные изменения, которые гарантируют, что нежелательная информация не просочится в процесс иерархического синтеза. Полученные сети соответствуют FID StyleGAN2, но значительно отличаются по своим внутренним представлениям, и они полностью эквивариантны к переводу и вращению даже на субпиксельных масштабах. Наши результаты прокладывают путь для генеративных моделей, лучше подходящих для видео и анимации.
Как следствие, корочкабино.