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[affromero]

Resultados finales: Circulos verdes significan inicio y final de interpolación de estilos, respectivamente.
Estos resultados son SIN regularizar el estilo. Me di cuenta que simplemente inyectando ruido aleatorio genera mejores imágenes, que si reconstruyo el estilo. Y lo más raro es que no hace mode collapse, al menos no muy grave. Es decir, no necesitamos un "style encoder". Esto va en contra de lo que se dice que inyectar ruido aleatorio hace que la red lo ignore si no se regulariza.

@parbela

[parbela]

@affromero: excelente! Me gusta Mr. Smith de capul.

Inclusive podríamos tener un ejemplo de una imagen de la película en la que originalmente haya muchos Mr. Smith iguales y luego los cambiamos a todos para confundir a Neo.

[affromero]

@parbela
Mejoré sobre nuestros resultados:
Finalmente pude hacer funcionar la parte estocástica con el attention loss, los resultados hablan por sí solos:

Ya que tenemos tiempo, entrené edges2shoes y edges2handbags juntos, como un meta-dataset con 4 etiquetas: bordes_zapatos, bordes_bolsos, imagen_zapato, imagen_bolso (aquí sin el attention loss porque no tiene mucho sentido):
Aún va en la época 9, normalmente yo lo dejo hasta la 30 que es cuando ya se ve algo decente. A veces incluso hasta 70 épocas.

La parte cuantiativa ya la tengo la próxima semana porque estoy reentrenando DRIT y MUNIT para estas dos bases de datos y también para Yosemite, ya que MUNIT usa edges en la parte cuantitativa y DRIT usa Yosemite, entonces para poder hacer algo chévere en esta parte. Adicionalmente ya por fin tengo acceso a unas GPUs buenas en el cluster de ETH entonces ya estos baselines los tendré listos el lunes.

[parbela]

Excelente!