Trots de senaste framstegen i generativ bildmodellering, framgångsrikt generera hög upplösning, olika prover från komplexa datauppsättningar som ImageNet förblir ett svårfångat mål. I detta syfte utbildar vi Generativa Adversarial Networks i den största skalan hittills försökt, och studera de möjligheter som är specifika för sådan skala. Vi finner att tillämpa ortogonal legalisering till generatorn gör det möjligt att en enkel "trunkering trick", vilket tillåter fin kontroll över avvägningen mellan prov trohet och variation genom att trunkera latent utrymme. Våra modifieringar leder till modeller som sätter det nya toppmoderna i klass-villkorad bildsyntes. När vi utbildats på ImageNet på 128×128 upplösning, våra modeller (Biggans) uppnå en Inception Score (IS) av 166.3 och Fréchet Inception Distance (FID) av 9,6, förbättra över de tidigare bästa IS av 52.52 och FID av 18.65.
Nyligen, BigGAN REF avsevärt förbättrar bildsyntesen kvalitet genom att lägga till ortogonal legalisering till generatorn.
Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}