文件名称:
progress_growing_of_gans：逐步增长GAN可以提高质量，稳定性和变异性-源码
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文件大小: 275kb
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上传时间: 2021-02-21
详细说明：GAN的逐步增长可提高质量，稳定性和变异性-ICLR 2018论文的TensorFlow正式实施
Tero Karras （NVIDIA）， Timo Aila （NVIDIA）， Samuli Laine （NVIDIA）， Jaakko Lehtinen （NVIDIA和阿尔托大学）
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图片：两个虚构的名人被一个随机数生成器梦up以求。
抽象的： 我们描述了一种生成对抗网络的新训练方法。 关键思想是逐渐增加生成器和鉴别器：从低分辨率开始，我们添加新层，以随着训练的进行对越来越细的细节建模。 这既加快了训练速度，又大大稳定了训练速度，使我们能够产生前所未有的质量的图像，例如1024 2的CelebA图像。 我们还提出了一种简单的方法来增加生成图像的差异，并在无监督的CIFAR10中达到创纪录的初始得
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