这篇论文提出了一种叫做 R3GAN （读作 "Re-GAN"）的 GAN 基准模型。 R3GAN 综合使用了 RpGAN 损失函数和特殊的梯度惩罚 (Gradient Penalty, GP) 损失函数，并基于前沿卷积网络 …

2025年1月11日 · 这篇论文提出了一个名为 r3gan 的新型生成对抗网络 (gan) 基线，旨在解决现有 gan 模型训练困难、缺乏理论支撑以及架构过时等问题。 总而言之，R3GAN 论文为 GAN 研究 …

2024年1月23日 · 通过 DragGAN，任何人都可以以精确控制像素位置的方式改变图像，从而操纵各种类别的姿势、形状、表情和布局，如动物、汽车、人类、风景等。 由于这些操作是在 GAN …

The GAN is dead; long live the GAN! A Modern Baseline GAN (R3GAN) Official PyTorch implementation of the NeurIPS 2024 paper

2023年2月18日 · 在谱归一化 GAN (SN-GAN) 的训练设置之后，作者使用hinge loss来训练共享GAN。 AutoGAN方法的设计非常具有创新性，同时也提出了关于NAS和GANs有效结合的新 …

2025年1月11日 · PyTorch-GAN-master是一个专注于生成对抗网络（GANs）的项目，它提供了一系列的PyTorch实现，覆盖了多种不同的GAN模型，每种模型都有其独特的功能和应用场景。

这篇论文提出了一种新的生成对抗网络（GAN）基线模型R3GAN，通过改进损失函数和网络架构，提高了GAN的训练稳定性和性能，在多个数据集上取得了不错的效果。论文也公布了github …

2024年10月20日 · 生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN的核心思想是通过训练两个神经网络——生成 …

RP-GAN: Stable GAN Training with Random Projections This repository contains a reference implementation of the algorithm described in the paper: Behnam Neyshabur, Srinadh …

2025年1月11日 · 该研究采用了一种略有不同的极小极大博弈 ——RpGAN，由 Jolicoeur-Martineau 等人提出，以解决模式 dropping 问题。 一般的 RpGAN 定义为： 然而，经验表明， …