pyTorch Hub 系列#4：PGAN — GAN 模型_pggan训练集的数量

作者：我家小花儿 | 2024-05-21 02:44:43

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pggan训练集的数量

一、主题描述

2014 年生成对抗网络的诞生及其对任意数据分布进行有效建模的能力席卷了计算机视觉界。两人范例的简单性和推理时令人惊讶的快速样本生成是使 GAN 成为现实世界中实际应用的理想选择的两个主要因素。

然而，在它们出现后的很长一段时间内，GAN 的生成能力仅限于为相对低分辨率的数据集生成样本（例如 MNIST（28× 28图像），CIFAR10（32× 32图像）等）。这可以归因于这样一个事实：生成对抗网络难以捕获底层数据分布的多种模式和高分辨率图像中复杂的低级细节。这在实践中受到限制，因为现实世界中的应用通常需要高分辨率的样本生成。

因此，计算机视觉界齐心协力改进底层网络架构，引入新的训练技术

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