GAN｜在圖像生成領域裏，GAN這一大家族是如何生根發芽的

作者：思源 本文經機器之心（微信公衆號：almosthuman2014）授權轉載，禁止二次轉載 圖像生成領域的 SOTA 排名涉及非常多的數據集與度量方法，我們並不能直觀展示不同 GAN 的發展路線。但是通過統計最主流的一些解決方案，我們還是能從模型架構與損失函數兩方面介紹 GAN 的發展。 圖注：模型由淺到深、機制由簡單到複雜、圖片質量由低到高的發展過程，其中 SinGAN 獲得了 ICCV 2

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