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这篇论文必读的原因是因为它取得非常好的结果以及对于GAN问题的创造性方法。它利用一个多尺度结构，从4*4到8*8一直提升到1024*1024的分辨率，如下图所示的结构，这篇论文提出了一些如何解决由于目标图片尺寸导致的不稳定问题。
ProgressivelyGrowingGAN(PG-GAN)有着惊人的结果，以及对GAN问题的创造性方法，因此也是一篇必读论文。这篇GAN论文来自NVIDIAResearch，提出以一种渐进增大（progressivegrowing）的方式训练GAN，通过使用逐渐增大的GAN网络（称为PG-GAN）和精心处理的CelebA-HQ数据集，实现了效果令人惊叹的生成图像。
入门CNN/生成模型（GAN）可解释性，有哪些必读论文推荐？.之前有GAN和dl基础最近直接看了周博磊老师phd期间的几篇相关工作，比如ICLR2015的OBJECTDETECTORSEMERGEIND….关注者.10.被浏览.565.
生成对抗网络(GAN)来源论文《GenerativeAdversarialNets》读后总结前言这是一些对于论文《GenerativeAdversarialNets》的简单的读后总结，首先先奉上该文章的下载超链接：GAN这篇文章是由蒙塞拉大学(Univer…
所有这些额外的话题都必然会出现在你的GAN研究中。总之，DCGAN论文是一篇必读的GAN论文，因为它以一种非常清晰的方式定义了体系结构，因此很容易从一些代码开始，并开始开发GANs的直觉。DCGAN模型—带上采样卷积层的生成结构
这篇论文必读的原因是因为它取得非常好的结果以及对于GAN问题的创造性方法。它利用一个多尺度结构，从4*4到8*8一直提升到1024*1024的分辨率，如下图所示的结构，这篇论文提出了一些如何解决由于目标图片尺寸导致的不稳定问题。8.StackGAN
ProgressivelyGrowingGAN(PG-GAN)有着惊人的结果，以及对GAN问题的创造性方法，因此也是一篇必读论文。这篇GAN论文来自NVIDIAResearch，提出以一种渐进增大（progressivegrowing）的方式训练GAN，通过使用逐渐增大的GAN网络（称为PG-GAN）和精心处理的CelebA-HQ数据集，实现了效果令人惊叹的生成图像。
最新博士论文—《生成对抗网络（GAN）模型优化方法研究》摘要第1-8页Abstract第8-11页1.绪论第11-23页1.1引言第11-16页1.2相关方法第16-20页
CVPR2020|10篇改进GAN的论文（网络、训练、正则等）.1YourLocalGAN:DesigningTwoDimensionalLocalAttentionMechanismsforGenerativeModels.引入新的局部稀疏注意力层，保留二维几何形状和局部性，用这种结构替换SAGAN的密集注意力层即可获得显着的FID、Inceptionscore和…
生成模型我故意遗漏了英伟达关于GAN网络逐渐增大的令人颇为震惊的论文。先用自回归家庭–AaronvandenOord的最新力作，vq-vae，是其中的一个文件，看起来明显的滞后，但想出背景渐变止损功能也是不小的壮举。我敢肯定，一堆的迭代，包括包...
这篇论文必读的原因是因为它取得非常好的结果以及对于GAN问题的创造性方法。它利用一个多尺度结构，从4*4到8*8一直提升到1024*1024的分辨率，如下图所示的结构，这篇论文提出了一些如何解决由于目标图片尺寸导致的不稳定问题。
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这篇论文必读的原因是因为它取得非常好的结果以及对于GAN问题的创造性方法。它利用一个多尺度结构，从4*4到8*8一直提升到1024*1024的分辨率，如下图所示的结构，这篇论文提出了一些如何解决由于目标图片尺寸导致的不稳定问题。8.StackGAN
ProgressivelyGrowingGAN(PG-GAN)有着惊人的结果，以及对GAN问题的创造性方法，因此也是一篇必读论文。这篇GAN论文来自NVIDIAResearch，提出以一种渐进增大（progressivegrowing）的方式训练GAN，通过使用逐渐增大的GAN网络（称为PG-GAN）和精心处理的CelebA-HQ数据集，实现了效果令人惊叹的生成图像。
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