分布外（Out-of-distribution,OOD）的图像被过滤掉 ， 并使用微软的人脸API提取属性 ， 所得的图像集被分成90/10 ， 剩下72万张训练图像和7.2万张测试图像进行对比 。

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实验网络的初始配置可以容纳35个潜变换的方式 ， 但为了对类似的框架InterFaceGAN、GANSpace和StyleFlow进行类似的测试 ， 转换数简化为8个 ， 分别为年龄、秃头、胡须、表情、性别、眼镜、音高和偏角（Yaw）.
实验结果和预期相符 ， 在其他竞争的模型架构中 ， 图像合成的结果出现了更大程度的纠缠 。 例如 ， 在一个测试中 ， 当用户要求改变人物年龄时 ， InterFaceGAN和StyleFlow甚至把主体的性别都给变了 。

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最后量化的实验结果中可以看到 ， 除了在Yaw（头部角度）的实验中 ， Latent-to-Latent的效果并不理想 ， 其余七个属性的性能基本都处于sota序列 。 而GANSpace对于年龄和眼镜变化的效果则更优 。

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参考资料：
【人脸随意编辑！Adobe祭出新一代GAN神器：最多支持35人脸属性变化】https://www.unite.ai/adobe-research-extends-disentangled-gan-face-editing/

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