而今天的主角Wasserstein GAN（下面简称WGAN）成功地做到了以下爆炸性的几点： 彻底解决GAN训练不稳定的问题，不再需要小心平衡生成器和判别器的训练程度; 基本解决了collapse …

2017年1月26日 · We introduce a new algorithm named WGAN, an alternative to traditional GAN training. In this new model, we show that we can improve the stability of learning, get rid of …

2024年4月22日 · 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）作为一种创新的无监督学习模型，自其在2014年由Ian Goodfellow等首次提出以来，已经在图像生成、视频合成、 …

2019年8月6日 · WGAN的具体实现. 公式$\ref{equation_10}$的距离固然优美，但公式中的便利联合分布求下界的部分$\inf _{\gamma \in \Pi\left(\mathbb{P}_{r}, \mathbb{P}_{g}\right)}$却无法 …

解决这些问题的就是WGAN。 WGAN提出了Wasserstein距离： W(P_r, P_g) = \inf_{\gamma \sim \Pi (P_r, P_g)} \mathbb{E}_{(x, y) \sim \gamma} [||x - y||] \tag{13} 这个距离的直观含义就是把分 …

5 天之前 · Idea of WGAN 在GAN01:GAN的原理与DCGAN的Keras实现中，我们了解到，GAN的目的是使用生成器分布PG拟合数据的真实分布Pdata，在GAN的初始paper以及DCGAN的实 …

WGAN 是GAN中一个具有重要意义的架构，其使用EMD取代KLD来衡量两个概率分布间的距离。 这个方法可以有效地提升GAN训练的稳定性。 网络上已经有不少有关WGAN的 非常好的 总结 …

The Wasserstein generative adversarial network (WGAN) (Arjovsky, Chintala, and Bottou 2017) is a recently proposed state-of-the-art generative model that leverages ideas from optimal …

3 天之前 · In this work, we design three independent feature modules using GAN variants (GAN, WGAN, and WGAN-GP) and select the best-performing WGAN module to integrate into the …

5 天之前 · Wasserstein GAN with Gradient Penalty (WGAN-GP) 是对原始 WGAN 的改进，通过梯度惩罚（Gradient Penalty）替代权重裁剪（Weight Clipping），解决了 WGAN 训练不稳定、 …