초록
유동 기반 생성 모델(Dinh et al., 2014)은 정확한 로그-가능도의 계산 가능성, 정확한 잠재 변수 추론의 가능성, 그리고 학습과 합성 모두의 병렬 처리 가능성이 있어 개념적으로 매력적입니다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖춘 간단한 생성 유동인 Glow를 제안합니다. Glow는 역변환 가능한 1x1 컨볼루션을 사용하는 생성 유동의 한 종류입니다. 우리의 방법을 통해 표준 벤치마크에서 로그-가능도에 대한 상당한 개선을 입증하였습니다. 특히, 평범한 로그-가능도 목적 함수로 최적화된 생성 모델이 큰 이미지의 효율적인 현실적인 합성 및 조작이 가능함을 보여주었습니다. 우리의 모델 코드는 https://github.com/openai/glow에서 확인할 수 있습니다.