Vi beskriver en ny utbildningsmetodik för generativa kontradiktoriska nätverk. Den viktigaste idén är att växa både generatorn och diskriminatorn gradvis: från en låg upplösning lägger vi till nya lager som modellen allt finare detaljer i takt med att träningen fortskrider. Detta både påskyndar träningen och stabiliserar den avsevärt, vilket gör att vi kan producera bilder av oöverträffad kvalitet, t.ex., CELEBA bilder på 1024 2. Vi föreslår också ett enkelt sätt att öka variationen i genererade bilder, och uppnå en rekordstart poäng på 8,80 i oövervakade CIFAR10. Dessutom beskriver vi flera genomförandedetaljer som är viktiga för att motverka ohälsosam konkurrens mellan generator och diskriminator. Slutligen föreslår vi en ny mätmetod för att utvärdera GAN-resultaten, både när det gäller bildkvalitet och variation. Som ytterligare ett bidrag konstruerar vi en version av CELEBA-datasetet av högre kvalitet.
I REF odlas både generator och diskriminator gradvis, vilket tillför nya lager från låga upplösningar allteftersom träningen fortskrider.
Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}