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    Large scale GAN training for high fidelity natural image synthesis解读

    尽管最近几年在生成式图像建模上取得了进步,但从ImageNet这样的复杂数据集生成高分辨率、多样化的图像仍然是一个具有挑战性的工作。为了达到这一目标,本文作者训练了到目前为止最大规模的生成对抗网络(BigGAN),并对这种规模下的网络在训练时的不稳定性进行了研究。作者发现,将正交正则化用于生成器网络能够起到很好的效果,通过对隐变量的空间进行截断处理,能够在样本的真实性与多样性之间进行精细的平衡控制。本文提出的方法在类别控制的图像生成问题上取得了新高。如果用ImageNet的128x128分辨率图像进行训练,BigGAN模型生成图像的Inception得分达到了166.3,FID为9.6。

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