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然后，我们实证开发了一个简单的GAN基线，该基线在FFHQ、ImageNet、CIFAR和 Stacked MNIST 数据集上，通过FID与StyleGAN、其他最优GANs和扩散模型相比，表现更佳，且无需任何技巧。表现良好的RpGAN + R1 + R2损失缓解了GAN优化问题，并让我们能够结合最近的网络主干 …

DCGAN 是一个生成器基于卷积神经网络 (CNN) 的 GAN。 它的特点是对低通道特征逐渐上采样并逐渐减少通道数，直至生成目标大小的三通道图像。 StylGAN 是一个训练较稳定且适合做图像编辑的 GAN。 和传统 GAN 生成器相比，StyleGAN 从一条「旁路」输入被映射网络 (Mapping Network) 预处理过的噪声 z，此处信息注入的方式是风格转换 (Style Transfer) 中的 AdaIN 操作。 由于输入噪声的方式变了，原来的低分辨率特征图输入被换成了一个常量。 相比其他生成模 …

2025年1月11日 · 论文中，作者提出了一种突破性的新型gan架构——r3gan（re-gan），其最大核心亮点在于，引入了全新的正则化相对性损失函数。 它不仅在理论上证明了局部收敛性，更在实践中显著提升了模型训练的稳定性。

训练一个确定性的生成网络g，该网络仅在输入z中包含随机噪声。 这个网络的输出x=g (z)应该是从某个分布p (x)中抽取的样本。 输出可以是任何形式：图像、音频、文本。 如果能有另一个神经网络充当判别器，会怎样？ 作者之一Sherjil Ozair，一边讲述着这段经历，一边还透露曾有DeepMind研究员向他开玩笑，说他可能已经完成了最伟大的工作，可以直接退休了。 但他认为事实并非如此。 CNN感觉像是最后的发明，但并不是。 GAN感觉像是最后的发明，但也不是。 …

2025年1月13日 · 提出了一种新的损失函数，通过结合 相对论配对gan损失 （rpgan）与 零中心梯度惩罚 ，实现了gan的训练稳定性和多样性。 在新损失函数的基础上，作者开发了一种无需经验技巧的现代化GAN架构。

2025年1月11日 · 论文中，作者提出了一种突破性的新型GAN架构——R3GAN（Re-GAN），其最大核心亮点在于，引入了全新的正则化相对性损失函数。 它不仅在理论上证明了局部收敛性，更在实践中显著提升了模型训练的稳定性。 这一突破，使得模型能够摒弃传统GAN中必须依赖的各种技巧，转而采用了更加现代化的深度学习架构。 结果证明，一个不使用任何技巧的极简GAN，能够以一半的模型参数，以及单步生成的方式达到与EDM（扩散模型）相当的性能。 就看这 …

2025年1月13日 · 目前，gan最成功的应用领域主要是计算机视觉，包括图像、视频的生成，如图像翻译、图像上色、图像修复、视频生成等。 此外gan在自然语言处理，人机交互领域也略有拓展和应用。 近期，gan在娱乐方向的应用一直在不断增长

GAN是指生成式对抗网络。 在最近几年很火的AI绘图领域经常会看到这个词。 生成式对抗网络最核心的地方，就在于“生成”和“对抗”。 生成，即神经网络中有一个负责生成特定图片的生成器，例如它能够生成许多猫的图片。 对抗，则在生成器之外另有一个鉴别器，与生成器形成对抗。 生成器生成的图片会和真实的猫的图片混在一起，鉴别器需要找出哪些图由生成器生成，哪些图是真正的猫。 如果生成的图片骗过了鉴别器，那么生成器得分，反之则是鉴别器得分。 在经过几千 …

与其他生成模型（例如深度玻尔兹曼机）相比，gan的优势在于它不需要进行复杂的推断操作，只需通过简单的前向传播就可以生成样本，并且可以使用标准的反向传播算法来训练。