Villkorliga generativa kontradiktoriska nätverk (cGAN) har lett till stora förbättringar i uppgiften att villkorlig bildgenerering, som ligger i hjärtat av datorseende. Den stora fokus hittills har varit på prestandaförbättringar, medan det har gjorts lite ansträngningar för att göra CGAN mer robust mot buller. Regression (av generatorn) kan leda till godtyckligt stora fel i produktionen, vilket gör cGAN opålitlig för verkliga applikationer. I detta arbete introducerar vi en ny villkorlig GAN-modell, kallad RoCGAN, som utnyttjar strukturen i modellens målutrymme för att ta itu med problemet. Vår modell utökar generatorn med en oövervakad väg, som främjar utgången av generatorn för att spänna målgrenröret även i närvaro av intensivt buller. Vi bevisar att RoCGAN delar liknande teoretiska egenskaper som GAN och experimentellt verifierar att vår modell överträffar befintliga toppmoderna cGAN-arkitekturer med stor marginal inom en mängd olika domäner inklusive bilder från naturliga scener och ansikten.
Flaskhalsen av villkorliga GANs är regression av generatorn kan leda till godtyckligt stora fel i produktionen, vilket gör det opålitligt för verkliga applikationer REF.
Robust Conditional Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}