在这项工作中，我们为面部年龄编辑提出了一种新颖的架构，该架构可以产生结构修改，同时保持原始图像中存在相关细节。我们删除输入图像的样式和内容，并提出了一个新的解码器网络，该网络采用了一种基于样式的策略来结合输入图像的样式和内容表示，同时将输出在目标年龄上调节。我们超越了现有的衰老方法，使用户可以在推理过程中调整输入图像中的结构保存程度。为此，我们引入了一种掩盖机制，即自定义结构保存模块，该模块将输入图像中的相关区域与应丢弃的区域区分开。尖峰不需要其他监督。最后，我们的定量和定性分析在内，包括用户研究，表明我们的方法优于先前的艺术，并证明了我们在图像编辑和可调节结构保存方面的策略的有效性。可以在https://github.com/guillermogogotre/cusp上获得代码和预估计的模型。
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多任务高斯流程（MTGP）是高斯流程（GP）框架的多输出回归问题的解决方案，其中在观察值的情况下，回归器的$ T $元素不能被认为是有条件独立的。标准MTGP模型假设同时存在多任务协方差矩阵，该矩阵是插入式矩阵的函数和噪声协方差矩阵。这些矩阵需要通过订单$ p $的低级简化来近似，以减少从$ t^2 $到$ tp $学习的参数数量。在这里，我们介绍了一种新颖的方法，该方法通过将其减少到一组条件的单变量GP来简化了多任务学习，而无需任何低级近似值，因此完全消除了为超参数$ p $选择足够值的要求。同时，通过使用层次结构和近似模型扩展此方法，提出的扩展可以在仅学习$ 2T $参数后能够恢复多任务协方差和噪声矩阵，从而避免对任何模型超参数的验证并减少整体的验证模型的复杂性以及过度拟合的风险。关于合成和实际问题的实验结果证实了这种推论方法在其准确恢复原始噪声和信号矩阵的能力方面的优势，以及与其他最先进的MTGP方法相比，实现的性能提高。我们还将该模型与标准GP工具箱集成在一起，表明它具有与最先进的选项的计算竞争。
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