分层递归生成对抗网络的Pytorch代码 介绍 这是我们ICLR 2017论文的pytorch实现。 在本文中，考虑到图像自然具有结构和上下文，我们提出了LR-GAN逐层递归生成图像。 如下图所示，LR-GAN首先生成背景图像，然后生成具有外观，姿势和形状的前景。 然后，LR-GAN将前景相应地放置在背景中。 通过这种方式，LR-GAN可以显着减少背景和前景之间的混合。 定性和定量比较均表明，LR-GAN比基线DCGAN模型可以生成更好和清晰的图像。 免责声明 这是基于Pytorch的LR-