論文理解之圖像分區域合成 SEAN: Image Synthesis with Semantic Region-Adaptive Normalization

本論文要解決的問題是使用條件生成對抗網絡（cGAN）生成合成圖像。具體來說，本文要完成的具體任務是使用一個分割掩碼控制所生成的圖像的佈局，該分割掩碼的每個語義區域都具有標籤，而網絡可以根據這些標籤爲每個區域「添加」具有真實感的風格。 儘管之前已經有一些針對該任務的框架了，但當前最佳的架構是 SPADE（也稱爲 GauGAN）。因此，本論文的研究也是以 SPADE 爲起點的。 具體來說，本文針對原始

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