Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation

鉴别器 发电机(电路理论) 计算机科学 公制(单位) 变化(天文学) 理论(学习稳定性) 人工智能 质量(理念) 构造(python库) 图像(数学) 简单(哲学) 钥匙(锁) 模式识别(心理学) 竞赛(生物学) 机器学习 电信 工程类 物理 哲学 生态学 认识论 功率(物理) 探测器 程序设计语言 生物 量子力学 天体物理学 计算机安全 运营管理
作者
Tero Karras,Timo Aila,Samuli Laine,Jaakko Lehtinen
出处
期刊:International Conference on Learning Representations 被引量:2156
摘要

We describe a new training methodology for generative adversarial networks. The key idea is to grow both the generator and discriminator progressively: starting from a low resolution, we add new layers that model increasingly fine details as training progresses. This both speeds the training up and greatly stabilizes it, allowing us to produce images of unprecedented quality, e.g., CelebA images at 1024^2. We also propose a simple way to increase the variation in generated images, and achieve a record inception score of 8.80 in unsupervised CIFAR10. Additionally, we describe several implementation details that are important for discouraging unhealthy competition between the generator and discriminator. Finally, we suggest a new metric for evaluating GAN results, both in terms of image quality and variation. As an additional contribution, we construct a higher-quality version of the CelebA dataset.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
yangzai发布了新的文献求助10
1秒前
科研通AI2S应助严剑封采纳,获得10
1秒前
1秒前
思源应助俏皮诺言采纳,获得10
2秒前
赘婿应助阳佟万言采纳,获得10
2秒前
陈陈完成签到,获得积分20
3秒前
YYB65发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
AIMS发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
诚心的剑完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
7秒前
123关闭了123文献求助
8秒前
HY发布了新的文献求助10
8秒前
Jasper应助Micah采纳,获得10
9秒前
ll完成签到 ,获得积分10
11秒前
YYB65完成签到,获得积分10
11秒前
香蕉觅云应助飞快的稚晴采纳,获得10
12秒前
顺心向松完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
方法发布了新的文献求助10
13秒前
小白完成签到,获得积分10
16秒前
科隆龙完成签到,获得积分10
20秒前
DAYTOY完成签到,获得积分10
22秒前
zx完成签到,获得积分20
23秒前
在水一方应助方法采纳,获得10
23秒前
Ava应助孙成成采纳,获得30
24秒前
凡迪亚比应助lena采纳,获得10
27秒前
28秒前
28秒前
香蕉觅云应助zcy采纳,获得10
30秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
未命名应助科研通管家采纳,获得20
31秒前
lant0932应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
Lyla应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
俏皮诺言发布了新的文献求助10
31秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
32秒前
无花果应助科研通管家采纳,获得10
32秒前
高分求助中
Ophthalmic Equipment Market by Devices(surgical: vitreorentinal,IOLs,OVDs,contact lens,RGP lens,backflush,diagnostic&monitoring:OCT,actorefractor,keratometer,tonometer,ophthalmoscpe,OVD), End User,Buying Criteria-Global Forecast to2029 2000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind (Sixth Edition) 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 588
Christian Women in Chinese Society: The Anglican Story 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3961083
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3507362
关于积分的说明 11135734
捐赠科研通 3239863
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1790434
邀请新用户注册赠送积分活动 872400
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 803150