PROGRESSIVE GROWING OF GANS FOR IMPROVED QUALITY, STABILITY, AND VARIATION

這次要介紹的是 Nvidia 研究團隊 submit 到 2018 ICLR, 與 GAN 相關的研究。

這篇 paper 提出的方法可用來產生高解析度的圖片, 在研究中用了 CELEBA 1024 \times 1024 解析度的人臉當作樣本並產生出同解析度的人臉。

其架構主要在 generator 與 discriminator 網路在開始訓練時用低解析度的圖片並逐步在訓練過程中增加層數與圖片解析度, 以此增加模型穩定度並產生高解析且多樣的圖片。

另外, paper 中也提出了新的衡量標準, 來衡量 GAN 產生圖片的品質以及變異。

粉絲可以參考影片產生出來的效果, 如果對論文與 code 有興趣, 請參考以下連結:

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Eugene Liu Written by:

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