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主流图片处理CNN模型应有尽有。他们总共造出了7万多张“假图”。虽然生成这些图片所用的算法大相径庭、风格迥异,但是总有会有一些固有缺陷,这里面既有CNN本身的问题,也有GAN的局限性。这是因为常见的CNN生成的内容降低了图片的表征能力,而这些工作大部分集中在网络执行上采样和下采样的方式上。下采样是将图像压缩,上采样是将图像插值到更大的分辨率上。

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其次,此款采用了上电机下滤网的设计,在保证产品更小占地面积的同时,让产品的重心更加稳固,不易被家里的小朋友轻易碰倒。另外这种圆滑的外形同时避免了儿童玩耍过程中的无意间的磕碰伤害,保证了产品的更加安全的使用。再次,无论是购买还是使用空气净化器的过程中,对空气净化器进行搬运是在所难免的。因此,在不断地搬运中也是在考验产品的稳固性和牢靠程度。三菱重工空气净化器MORI的类似于圆筒的设计,利用了壳体力学的结构优势,产品结构更紧实,也就是更结实。无论你不小心把产品弄倒摔在地上,还是搬运的过程中有一些碰撞,都不会对这款产品的正常使用有任何影响。

不论是GAN,还是不用对抗训练、只优化感知损失的模型、还是超分辨率模型,还是Deepfake的作品,全部能够泛化。团队还分别测试了不同因素对泛化能力产生的影响:一是,数据扩增对泛化能力有所提升。比如,StyleGAN从96.3提升到99.6,BigGAN从72.2提升到88.2,GauGAN从67.0提升到98.1等等。更直观的表格如下,左边是没有扩增:

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