深度学习技术的最新进展为基于不同的输入参数生成人造图像提供了多种可能性。一种有趣的功能是深度图像到图像的转换，即根据所提供的参考图像生成新图片时，可以根据其原始图像创建例如人为的人工照片手工素描。
迄今为止，这种图像生成受到不同的限制。其中一个要求参考图像必须做得很好，原因是现有算法往往会过度拟合最终的合成图像，从而导致看起来不自然的失真。
在arXiv.org上发表的最新论文中，一组科学家展示了一种改进的平台，可用于深层生成人脸图像。为了解决上述限制，研究人员隐式建模了潜在面部图像的形状空间，并使用该形状空间来近似输入草图，从而导致合成面部图像的真实性更高。
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