However, the above generative models lack the ability to extract high-quality semantic representations from images. Works such as [1]} and [2]} explore the possibility of using latent features as representations, but their performance is sub-optimal. Our method surpasses previous generative models on both class unconditional generation and representation learning by a large margin, showing that a unified, high-performance framework is feasible.
<FIGURE>
Однако, вышеуказанные генеративные модели не обладают способностью извлекать высококачественные семантические представления изображений. Работы, такие как [1] и [2], исследуют возможность использования скрытых признаков в качестве представлений, но их производительность является неоптимальной. Наш метод значительно превосходит предыдущие генеративные модели как в безусловной генерации, так и в обучении представлений, показывая, что единая, высокопроизводительная система является выполнимой.