生成对抗网络（GAN）也许是图像合成最有效的生成模型。尽管如此，它们通常仅限于生成小图像，并且训练过程仍然很脆弱，需要特定的增强和超参数才能获得良好的结果。BigGAN 是一种汇集最新最佳 [...] 的方法。

生成对抗网络，简称 GAN，最早由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年的论文《生成对抗网络》中提出。此后，GAN 得到了广泛关注，因为它们可能是生成大型、高质量合成图像最有效的方法之一。因此，许多书籍 [...]

生成对抗网络，简称 GAN，在生成大型高质量图像方面很有效。大部分改进集中在判别器模型上，以训练更有效的生成器模型，尽管对改进生成器模型付出的努力较少。StyleGAN，或称风格生成对抗网络，是对 [...] 的扩展。

生成对抗网络，简称 GAN，在生成高质量合成图像方面很有效。GAN 的一个局限性是它们只能生成相对较小的图像，例如 64×64 像素。渐进式增长 GAN 是 GAN 训练程序的扩展，它涉及训练一个 GAN 来生成非常小的图像，例如 [...]。

渐进式增长生成对抗网络是一种训练深度卷积神经网络模型来生成合成图像的方法。它是更传统的 GAN 架构的扩展，涉及在训练过程中逐步增大生成图像的大小，从一个非常小的图像开始，例如 4×4 像素。这个 [...]。

渐进式增长 GAN 是 GAN 训练过程的扩展，它允许稳定地训练能够输出大型高质量图像的生成器模型。它包括从非常小的图像开始，并逐渐添加增加生成器模型输出大小和 [...] 输入大小的层块。

CycleGAN，或称循环生成对抗网络，是一种用于图像到图像翻译任务的深度卷积神经网络训练方法。与其他用于图像翻译的 GAN 模型不同，CycleGAN 不需要配对图像的数据集。例如，如果我们有兴趣将橙子的照片翻译成苹果的照片，我们不需要 [...]。

CycleGAN，或称循环生成对抗网络，是一种用于将图像从一个域转换为另一个域的生成器模型。例如，该模型可用于将马的照片转换为斑马的照片，或将夜晚的城市景观照片转换为白天的城市景观照片。它的优点是 [...]。