I detta dokument föreslår vi Self Attention Generative Adversarial Network (SAGAN) som tillåter uppmärksamhetsdriven, långdistansberoende modellering för bildgenerering uppgifter. Traditionella konvolutionella GAN genererar högupplösta detaljer som en funktion av endast rumsligt lokala punkter i funktionskartor med lägre upplösning. I Sagan kan detaljer genereras med hjälp av signaler från alla funktioner platser. Dessutom kan discriminatorn kontrollera att mycket detaljerade funktioner i avlägsna delar av bilden stämmer överens med varandra. Dessutom har det senaste arbetet visat att generator konditionering påverkar GAN prestanda. Genom att utnyttja denna insikt tillämpar vi spektral normalisering på GAN-generatorn och finner att detta förbättrar träningsdynamiken. Den föreslagna Sagan uppnå state-of-art resultat, öka den bäst publicerade Inception poäng från 36.8 till 52.52 och minska Fréchet Inception avstånd från 27.62 till 18.65 på utmanande ImageNet dataset. Visualisering av uppmärksamhet lager visar att generatorn utnyttjar stadsdelar som motsvarar objekt former snarare än lokala regioner av fast form.
Zhang m.fl. Föreslå Sagan REF för bildgenereringsuppgift.
Self-Attention Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}