Även om Generativa Adversarial Networks (Gans) har visat anmärkningsvärd framgång i olika uppgifter, de fortfarande står inför utmaningar i att generera högkvalitativa bilder. I detta dokument föreslår vi Stacked Generative Adversarial Networks (StackGans) som syftar till att generera högupplösta fotorealistiska bilder. För det första föreslår vi en tvåstegs generativ adversarial nätverksarkitektur, StackGan-v1, för syntes av text till bild. Stage-I GAN skisserar den primitiva formen och färgerna i en scen baserat på en given textbeskrivning, vilket ger bilder med låg upplösning. Steg II GAN tar Stage-I resultat och textbeskrivningen som indata, och genererar högupplösta bilder med fotorealistiska detaljer. För det andra föreslås en avancerad flerstegs generativ adversarial nätverksarkitektur, StackGan-v2, för både villkorliga och villkorslösa generativa uppgifter. Vår Stackgan-v2 består av flera generatorer och flera discriminatorer arrangerade i en trädliknande struktur; bilder på flera skalor som motsvarar samma scen genereras från olika grenar av trädet. StackGan-v2 visar mer stabilt träningsbeteende än StackGan-v1 genom att gemensamt approximera flera distributioner. Omfattande experiment visar att de föreslagna staplade generativa kontrariska nätverken avsevärt överträffar andra state-of-the-art metoder för att generera fotorealistiska bilder.
Senare föreslog de också att generatorerna skulle arrangeras i en trädliknande struktur för bättre resultat REF.
StackGAN++: Realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}