The GAN is dead; long live the GAN! A Modern GAN Baseline

基线(sea) 光电子学 材料科学 氮化镓 纳米技术 图层(电子) 生物 渔业
作者
Yi‐Wen Huang,Aaron Gokaslan,Volodymyr Kuleshov,James Tompkin
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:1
标识
DOI:10.48550/arxiv.2501.05441
摘要

There is a widely-spread claim that GANs are difficult to train, and GAN architectures in the literature are littered with empirical tricks. We provide evidence against this claim and build a modern GAN baseline in a more principled manner. 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-hoc tricks. We analyze our loss mathematically and prove that it admits local convergence guarantees, unlike most existing relativistic losses. Second, our new loss allows us to discard all ad-hoc tricks and replace outdated backbones used in common GANs with modern architectures. Using StyleGAN2 as an example, we present a roadmap of simplification and modernization that results in a new minimalist baseline -- R3GAN. Despite being simple, our approach surpasses StyleGAN2 on FFHQ, ImageNet, CIFAR, and Stacked MNIST datasets, and compares favorably against state-of-the-art GANs and diffusion models.
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