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基于条件评分的神经符号约束的生成模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种方法，通过后续学习潜在约束，在不重新训练模型的情况下进行条件生成，并生成逼真的有条件图像。同时，使用基于梯度的优化来保持恒等变换，以最小调整潜在空间来修改图像属性。最后，结合离散的音符序列进行零样本条件生成，无需标记数据或可微分奖励函数。
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关键要点
- 提出了一种通过后续学习潜在约束进行条件生成的方法
- 该方法在不重新训练模型的情况下生成逼真的有条件图像
- 使用基于梯度的优化来保持恒等变换
- 通过最小调整潜在空间来修改图像属性
- 结合离散音符序列进行零样本条件生成
- 该方法无需标记数据或可微分奖励函数
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