نواجه مشكلة فصل الفضاء الكامن للكودر التلقائي بهدف فصل المعلومات المرتبطة بالسمات المصنفة عن باقي المعلومات الخصوصية. هذا يتيح لنا تغيير السمات المختارة مع الحفاظ على باقي المعلومات. طريقتنا، وهي الإسقاط الفرعي للمصفوفة، أبسط بكثير من الطرق السابقة لتفكيك الفضاء الكامن، مثل عدم الحاجة إلى استخدام مميزات متعددة أو وزن دقيق بين وظائف خسارتهم. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تطبيق نموذجنا الجديد على الكودرات التلقائية كإضافة، وهو يعمل في مجالات متنوعة مثل الصور أو النصوص. نوضح فائدة طريقتنا في تلاعب السمات في الكودرات التلقائية التي تم تدريبها عبر مجالات مختلفة باستخدام تقييم بشري وطرق آلية. جودة التوليد في نموذجنا الجديد (مثل إعادة بناء البيانات، والتوليد الشرطي) تنافس بقوة العديد من النماذج الأساسية القوية.