从可视化结果中可以看到，StarGAN和CycleGAN倾向于在嘴周围生成模糊和失真的结果，因此在大多数生成图片中，它们没法很好地正确编辑对应属性。ELEGANT 则总是把参考图片中与属性无关的信息也迁移到生成图片中，这是因为它进行属性交换的隐空间并没有很好地解耦。
PA-GAN是基于空间注意力的方法，因此它较好地保留了一些无关的信息，例如背景等，但是可以看到，面对难以定义确定修改区域的“笑容”属性，其通常会出现修改不充分的情况，因而无法正确地编辑属性。InterfaceGAN 能够生成高质量的图片，但是在一些细节上仍然做的不够好，比如眼睛和嘴的生成。同时其有时会修改输入图片的身份信息，这是因为其仅仅考虑了属性间的解耦，而没有考虑身份等其他信息。
在量化结果上，我们主要采用了FID和属性操作准确率来分别评价合成图片的�
古代开在荒郊野外的驿站是什么来头？不会很危险吗？
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