論文閱讀：Image Processing Using Multi-Code GAN Prior
水平有限，有錯望糾。算法 1. Introduction網絡 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備挑戰性。 實現這一目標的主要挑戰是標準的GAN模型一般是 從隨機噪聲中合成圖像，所以沒法獲取真實圖像進行後續圖像處理。一般的作法是將給定的圖像反轉回潛在代碼，以便生成器能夠重建它。要逆轉生成過程，現有方法分爲兩種類型。一種是經過反向傳
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