Semantic Hierarchy Emerges in Deep Generative Representations for Scene Synthesis

GAN的可解释性研究：从latent space出发

latent space的优点：

• 语义最高级-包含丰富的语义信息
• 维度比较低-比较好控制
• 可通过解码器生成image-可唯一确定image

assumptions

• code连续变化时，生成图片也在连续变化-不会发生跳变
• 基于上一观点的基础上，latent space线性可分-可认为latent space中有一个超平面，latent code越过超平面后，相应的属性会发生变化。