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 ConvNeXt 重新设计了一套 GAN 网络。 实验表明 R3GAN 在 FFHQ 和低分辨率 ImageNet 图像生成上有着比肩扩散模型的 FID 分数。 该工作主要是在工程实验上做了贡献，没有提出太多科研创新。 在这篇博文里，我会简单介绍 R3GAN 的主要实现细节，并为各项细节提供参考文献而不 …

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 研究提供了一个新的基准，它结合了改进的损失函数和现代网络架构，使得 GAN 训练更加稳定，并能够 ...

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 的学习生成图像流形上执行的，它们往往能够产生逼真的输出，即使在挑战性场景下，如产生幻觉的遮挡内容和变形形状，这些变形也始终遵循对象的刚性。 定性和定量比较都证明了DragGAN在图像操作和点追踪任务上相对于先前方法的优势。 项目页面：vcai.mpi-inf.mpg.de/pro. 我们使用 …

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有效结合的新挑战。

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链接。 目前GAN存在的问题

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——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——使其相互竞争，从而生成高质量的、与真实数据相似 …

RP-GAN: Stable GAN Training with Random Projections This repository contains a reference implementation of the algorithm described in the paper: Behnam Neyshabur, Srinadh Bhojanapalli, and Ayan Chakrabarti, " Stabilizing GAN Training with Multiple Random Projections ," arXiv:1705.07831 [cs.LG], 2017.

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，未正则化的 RpGAN 表现不佳。 为了解决 RpGAN 不收敛的问题，该研究探索梯度惩罚作为解决方案，因为事实证明，零中心梯度惩罚 (0-GP) 有助于经典 GAN 的收敛训练。 两个最常用的 0-GP 是 R1 和 R2： 研究团队认为实际的解决方案是在真实数据和虚假数据上对 D 进行正则化。 此 …