GANs 研究论文推荐

以下是一些关于生成对抗网络（GANs）的精选研究论文，希望对您的研究有所帮助。

• 《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》

  • 作者：Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala
  • 简介：这篇论文介绍了深度卷积生成对抗网络（DCGAN），它是一种无监督学习算法，可以用于生成逼真的图像。
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• 《Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization》

  • 作者：Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, and Jaakko Lehtinen
  • 简介：这篇论文介绍了实例归一化，这是一种可以显著提高风格化速度的技术。
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• 《Improved Techniques for Training GANs》

  • 作者：Ian Goodfellow, et al.
  • 简介：这篇论文讨论了训练GANs的一些改进技术，包括Wasserstein距离和梯度惩罚。
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• 《StyleGAN》

  • 作者：Tero Karras, et al.
  • 简介：StyleGAN是一种基于GAN的图像生成模型，它可以生成具有高度真实感的人脸图像。
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StyleGAN 生成的逼真人脸图像

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