I detta papper introducerar vi en generativ parametrisk modell som kan producera högkvalitativa prover av naturliga bilder. Vår strategi använder en kaskad av konvolutionella nätverk inom en Laplacian pyramid ram för att generera bilder på ett grovt till fint sätt. På varje nivå av pyramiden tränas en separat generativ konvnetmodell med hjälp av Generative Adversarial Nets (GAN) approach [10]. Prover från vår modell är av betydligt högre kvalitet än alternativa metoder. I en kvantitativ bedömning av mänskliga utvärderare misstogs våra CIFAR10-prover för verkliga bilder omkring 40 % av tiden, jämfört med 10 % för prover som tagits från en GAN-baslinjemodell. Vi visar också prover från modeller som är utbildade på de högre upplösningsbilderna av LSUN scendatasetet.
Denton m.fl. REF använder en grov-till-fin strategi i samband med bildgenerering.
Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}