官方实施：使用深度生成模型对逆问题进行中间层优化 该存储库托管了该论文的官方PyTorch实现：“使用深度生成模型对逆问题进行中间层优化”。 抽象 我们提出了中间层优化（ILO），这是一种用于解决具有深层生成模型的逆问题的新型优化算法。 不仅仅对初始潜在代码进行优化，我们还逐步更改了输入层，从而获得了更多具有表现力的生成器。 为了探索更高维度的空间，我们的方法搜索位于上一层所诱导的流形周围的小l1球内的潜在代码。 我们的理论分析表明，通过使球的半径保持相对较小，我们可以使用深度生成模型来改善压