为什么CV能做到让一幅人脸图动了笑了，而NLP的text-style-transfer进展貌似一般？ 第1页
1
shaohuali 网友的相关建议:
因为脸的复杂度很低。虽然人们可以感到脸的各种微妙差异，但其实是因为人脑里有专门的脸部识别区 [1-2]，放大了实际图像里的variations。实际上人脸图像是可以用一个低维manifold表示的，所以StyleGAN之类模型可以把人脸表示得很好。而nlp是高度非线性，语义很diverse，每个段落都很specific，所以语料里可以直接transfer的语义比较稀疏，导致style transfer很难做。
[1] https://m.guokr.com/article/441966/
[2]
xie-ling-xi 网友的相关建议:
女王:求求题主放过我，我可不敢有什么政绩。。。
1
相关话题
如何评价周志华教授新提出的 Deep Forest 模型，它会取代当前火热的深度学习 DNN 吗？你遇见过什么当时很有潜力但是最终没有流行的深度学习算法?
pytorch 分布式计算 你们都遇到过哪些 坑/bug？
有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程？
数字图像处理的工作是用传统算法更多还是用深度学习更多?
有哪些比较好的元学习（meta learning）领域的学习资源？
为什么CV能做到让一幅人脸图动了笑了，而NLP的text-style-transfer进展貌似一般？
微软小冰测颜值是否比较准？为什么？
2018年了，MXNet 发展的如何了？
如何评价MSRA最新的 Relation Networks for Object Detection？
下一个讨论
男朋友跟我说不想出彩礼怎么办？
相关的话题
如何用最简单的语言统一描述多元函数求导（对向量求导、对矩阵求导等）？超越人类的人工智能 (AI) 是否能够实现？
有哪些相见恨晚的 TensorFlow 小技巧？
机器学习包含哪些学习思想？
二分类问题，应该选择sigmoid还是softmax？
实验室一块GPU都没有怎么做深度学习？
BERT可以用于文本聚类吗?
如何理解MCMC中的细致平稳条件？
Facebook 的人工智能实验室 (FAIR) 有哪些厉害的大牛和技术积累？
image caption这个方向更偏向NLP还是CV？
为什么有些学数学的看不惯甚至鄙视 Deep Learning？
如何评价生成模型框架 ZhuSuan?
有哪些深度学习效果不如传统方法的经典案例？
研究推荐系统要对NLP很了解吗？
为什么有些学数学的看不惯甚至鄙视 Deep Learning？
如何看待 2014 年以来计算机视觉（Computer Vision）界创业潮？
如果有一天人类被AI取代，他们将以什么样的方式生活，娱乐，工作？
为何以范剑青老师的 Sure Independence Screening 为代表的筛选法没有流行呢？
目前手势识别发展到什么水平了？
计算机视觉顶级会议论文中比较适合初学计算机视觉的人做的复现实验有哪些？
机器学习为生物学和医学研究带来了哪些改变？能解决哪些医学难题？
在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？
如何看待在某度搜不到megengine官网？
如何看待Transformer在CV上的应用前景，未来有可能替代CNN吗？
BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗？
生成式对抗网络GAN有哪些最新的发展，可以实际应用到哪些场景中？
分类机器学习中，某一标签占比太大（标签稀疏），如何学习？
如何评价 2018 清华大学特等奖学金计算机大类（贵系、软院、姚班）无人通过一轮筛选？
深度学习两张3080ti和一张3090ti哪个好?
神经网络分类训练后得到的是连续的数怎么离散？