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 …

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 …

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 …

2025年1月13日 · 本文提出了一种简化的生成对抗网络（GAN）架构，旨在阐明图像生成任务中 GAN 的最小必要组件。 通过引入一个表现良好的正则化相对 GAN （RpGAN）损失函数，解决 …

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 …

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2021年6月13日 · This paper reviews the literature on the game theoretic aspects of GANs and addresses how game theory models can address specific challenges of generative model and …

2025年1月13日 · 提出了一种新的损失函数，通过结合 相对论配对gan损失 （rpgan）与 零中心梯度惩罚 ，实现了gan的训练稳定性和多样性。 在新损失函数的基础上，作者开发了一种无需 …

2025年1月9日 · First, we derive a well-behaved regularized relativistic GAN loss that addresses issues of mode dropping and non-convergence that were previously tackled via a bag of ad …