Odborné vysvětlení: Skrytý prostor v kontextu AI, zejména v generativních modelech a autoenkodérech, je abstraktní, nízkorozměrná reprezentace vysokorozměrných dat. Představuje komprimovanou formu vstupních dat, kde jsou zachyceny klíčové charakteristiky a vztahy. Manipulace s body ve skrytém prostoru umožňuje generování nových, smysluplných výstupů nebo interpolaci mezi existujícími vzory.
Vysvětlení pro laiky: Skrytý prostor je jako tajná mapa, kterou si AI vytvoří, aby porozuměla složitým věcem jednodušším způsobem. Představte si, že máte tisíce fotek obličejů a chcete je nějak uspořádat. Skrytý prostor by mohl být způsob, jak tyto obličeje popsat pomocí několika hlavních rysů, jako je tvar očí nebo úsměv, místo ukládání každého detailu každé fotky.
Latent Space in the context of AI, especially in generative models and autoencoders, is an abstract, low-dimensional representation of high-dimensional data. It represents a compressed form of input data where key characteristics and relationships are captured. Manipulating points in the latent space allows for generating new, meaningful outputs or interpolating between existing patterns.
