對抗網絡之PG-GAN，無條件下生成更真實的人臉圖像[3]

1. 介紹 GAN在2015年DCGAN[1]論文提出之後，開始迅速的被關注和被應用到各個領域。比較有影響力的應用，比如Image translation; Image Inpainting; Face image manipulation 以及 Semi-supervised learning等。當然作爲當前最有競爭力的生成模型，相對於VAE, GAN雖然不穩定，相對於PixelCNN, GAN

>>阅读原文<<