I detta dokument introducerar vi nya metoder för förbättrad utbildning av generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) för bildsyntes. Vi konstruerar en variant av GAN som använder etikett konditionering som resulterar i 128 × 128 upplösning bildprover som uppvisar global samstämmighet. Vi bygger vidare på tidigare arbete för bildkvalitetsbedömning för att tillhandahålla två nya analyser för att bedöma discriminabiliteten och mångfalden av prover från klassvillkorade bildsyntesmodeller. Dessa analyser visar att högupplösta prover ger klassinformation som inte finns i lågupplösta prover. Över 1000 ImageNet klasser, 128 × 128 prover är mer än dubbelt så diskriminabla som artificiellt ändrar storlek 32 × 32 prover. Dessutom har 84,7% av klasserna prov som uppvisar mångfald jämförbar med verkliga ImageNet data.
Hjälp Classifier GAN (AC-GAN) REF förbättrar GAN:s prestanda för bildsyntes.
Conditional Image Synthesis With Auxiliary Classifier GANs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}