論文閱讀：Image Processing Using Multi-Code GAN Prior
水平有限，有錯望糾。 1. Introduction 儘管生成式對抗網絡(GANs)在圖像合成方面取得了成功，但將訓練好的GAN模型應用於真實圖像處理仍然具有挑戰性。 實現這一目標的主要挑戰是標準的GAN模型通常是 從隨機噪聲中合成圖像，因此無法獲取真實圖像進行後續圖像處理。通常的做法是將給定的圖像反轉回潛在代碼，以便生成器可以重建它。要逆轉生成過程，現有方法分爲兩種類型。一種是通過反向傳播使重構
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