2025年1月13日 · 本文提出了一种简化的生成对抗网络（GAN）架构，旨在阐明图像生成任务中 GAN 的最小必要组件。 通过引入一个表现良好的正则化相对 GAN （RpGAN）损失函数，解决了模式崩溃和非收敛问题，从而避免了使用一系列专门的技巧。 该损失函数具有数学上证明的局部收敛性。 在此基础上，本文剥离了 StyleGAN 的所有特性，识别并保留了其核心组件，同时引入现代网络架构的改进，构建了一个简单而高效的 GAN 基线。 实验结果表明，该简化模型在保持输 …

A hand-held anti-tank grenade launcher (Russian: ручной противотанковый гранатомёт, romanized: ruchnoy protivotankovyy granatomyot, RPG) is a shoulder-fired anti-tank weapon that launches rockets equipped with a shaped-charge explosive warhead. Most RPGs can be carried by an individual soldier, and are frequently used as anti-tank weapons.

We provide evidence against this claim and build a modern GAN baseline in a more principled manner. First, we derive a well-behaved regularized relativistic GAN loss that addresses issues of mode dropping and non-convergence that were previously tackled via a bag of ad-hoc tricks.

生成对抗网络 （gan） 是一类功能强大的神经网络，用于无监督学习。gan 由两个神经网络组成，一个判别器和一个生成器。他们使用对抗性训练来生成与实际数据相同的人工数据。

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。

这篇论文提出了一种新的生成对抗网络（GAN）基线模型R3GAN，通过改进损失函数和网络架构，提高了GAN的训练稳定性和性能，在多个数据集上取得了不错的效果。论文也公布了github链接。 目前GAN存在的问题

2025年1月11日 · 这篇论文提出了一个名为 r3gan 的新型生成对抗网络 (gan) 基线，旨在解决现有 gan 模型训练困难、缺乏理论支撑以及架构过时等问题。 总而言之，R3GAN 论文为 GAN 研究提供了一个新的基准，它结合了改进的损失函数和现代网络架构，使得 GAN 训练更加稳定，并能够 ...

2025年1月13日 · A Modern Baseline GAN》，提出了R3GAN（Re-GAN），不仅简化了GAN的架构，更在多个数据集上取得了超越StyleGAN2与扩散模型的卓越性能。 R3GAN的创新之路 R3GAN的出现，为GAN的研究带来了新的转机。

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2025年1月9日 · First, we derive a well-behaved regularized relativistic GAN loss that addresses issues of mode dropping and non-convergence that were previously tackled via a bag of ad-hoc tricks. We analyze our loss mathematically and prove that it admits local convergence guarantees, unlike most existing relativistic losses.