生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一个重要的研究方向。本文将为您推荐一些关于 PyTorch GAN 的经典论文，帮助您深入了解这一领域。
论文列表
《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》
- 作者：Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala
- 简介：这篇论文提出了DCGAN，是早期GAN模型之一，为后续GAN的发展奠定了基础。
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《Improved Generative Adversarial Models》
- 作者：Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio
- 简介：这篇论文提出了WGAN，通过引入约束条件，提高了GAN的训练稳定性和生成质量。
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《Stacked Generative Adversarial Networks》
- 作者：Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala
- 简介：这篇论文提出了SGAN，通过堆叠多个GAN，实现了更复杂的生成模型。
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《Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders》
- 作者：Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala
- 简介：这篇论文提出了条件GAN，通过引入条件变量，使GAN能够生成具有特定条件的图像。
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《Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization》
- 作者：Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, Miika Aittala
- 简介：这篇论文提出了实例归一化，用于提高GAN的生成质量和训练速度。
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扩展阅读
如果您想了解更多关于GAN的知识，可以访问我们网站的 PyTorch教程 页面。